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アイテム
Latent Diffusion Modelを用いた脳MR画像のドメイン調和の評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235935
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2359357edfbf3f-3fcc-4c51-9aff-156e2d49d7eb
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-2P-05.pdf (818.4 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Latent Diffusion Modelを用いた脳MR画像のドメイン調和の評価 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 法大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 法大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 法大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 法大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
池上, 宙
× 池上, 宙
× 西牧, 慧
× 戸張, 柊也
× 彌冨, 仁
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 医療現場において，蓄積された脳MR画像の活用が強く望まれている．診断支援を目的とした機械学習タスクでは，MR画像撮像器や撮像プロトコルの違いが疾患に基づく特徴抽出の妨げになるドメインシフトという問題が確認されている．従来の画像そのものを対象としたGANをベースとしたドメイン調和手法は優れた効果が期待できる反面，ドメイン毎の学習が必要であり，また大きな構造差に対応できない。近年注目されている生成技術は，様々なタスクに対し親和性が高くドメイン調和へも応用が期待できる．本研究では，Stable Diffusionを用いて，ドメイン調和を目標とした脳MR画像の変換手法を評価する． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 183-184, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
