CheXmask-Uを用いたX線画像におけるランドマークベース解剖セグメンテーションの不確実性定量化

この研究は、X線画像のランドマークベースの解剖学的セグメンテーションにおける不確実性という、医療画像解析の重要な側面に焦点を当てています。 不確実性を定量化することに重点を置いているため、AIを活用した医療画像診断の信頼性と解釈可能性に大きく貢献しています。

• •医療画像解析における不確実性定量化の重要なニーズに対応。
• •X線画像におけるランドマークベースの解剖学的セグメンテーションに焦点を当てる。
• •放射線科におけるAIの信頼性と臨床適用可能性を向上させる可能性。