眼窩コンピュータ断層撮影 による 深層学習に基づく医用画像セグメンテーションの応用

眼窩コンピュータ断層撮影(CT)画像のための物体セグメンテーションプロトコルが導入されました。教師あり学習のために、超解像を用いた軌道構造のグラウンドトゥルースラベリング手法、CT画像からの関心体積抽出法、軌道CT画像に対する2次元シーケンシャルU-Netを用いたマルチラベルセグメンテーションのモデル化手法について解説する。