医用画像では位置関係が重要だった！！医用画像セグメンテーションのためのContrastive Learning
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Contrastive Learning
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不眠症が脈拍からわかる！？リストバンド型ウェアラブルデバイスを活用した睡眠障害の予測モデルの提案！！
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U-NetとTransformerを合体！医用画像セグメンテーションのための新しいネットワークSwin Unetを紹介｡
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がん死亡をAIで予測！？終末期の予後を改善する予測モデルの提案！
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いつどこでも病気を診断できる！？ウェアラブルデバイスの心電図を活用した、不整脈の診断モデルの提案！
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自宅で不整脈が予測できる！？ウェアラブルデバイスを活用した不整脈診断システムの開発！
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Transformerが医用画像にもたらした成果を総括します。
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Transformerで年齢を予測する！！
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【Kaggler必見】世界最大規模の前立腺がん診断コンペ『PANDAチャレンジ』！！
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医療ロボットで感染率が劇的に低下！？臨床現場におけるロボット活用に対する協調制御手法の提案！
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転移学習は本当に効果的なのか？医用画像タスクでの転移学習の効果を調査してみた！
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転移学習
AIが予後改善の行動変容を起こす！？強化学習を用いた、最適な介入方針の導出モデルの提案！
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ソーシャルディスタンスを維持できる避難ってなに！？深層強化学習を活用した、ソーシャルディスタンスを考慮した避難方針の導出アルゴリズ ...
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複数の治療目標と個人特性を同時に考慮！？ 深層強化学習を活用した、糖尿病に対する治療決定モデルの提案！
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medical
モバイル機器から皮膚がんがわかる！？大規模データセット・CNNを活用した、皮膚がんの自動分類モデルの提案！
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medical
AIが難病を治療！？強化学習を活用した、パーキンソン病の服薬管理の提案！
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medical
UNetがさらなる高みへ！TransformerでUNetを強化する
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segmentation
メッセージで薬の量をコントロール！？強化学習を活用し、服薬アドヒアランス—治療のモチベーション—への影響を調査！
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強化学習