損傷セグメンテーション
病変領域のセグメンテーションは、医療画像処理において重要なタスクであり、病変部位を他の組織構造から正確に分離することを目指しています。この技術は高度なアルゴリズムを用いて病変の自動認識と境界線の明確化を達成し、臨床診断、治療計画、効果評価に重要な支援を提供します。
ISIC 2018
DoubleU-Net
Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS)
D-UNet
University of Waterloo skin cancer database
DTP-Net
Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS)
MGA-Net
BUS 2017 Dataset B
Attn U-Net + Multi-Input + FTL
PH2
HAM10000
DermoSegDiff-B
ISIC 2017
Automatic skin lesion segmentation with fully convolutional-deconvolutional networks
ISIC 2018 Task 1
DCSAU-Net
ISLES-2015
3D CNN + CRF