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"検証では、人間レベルに近い精度（Dice = 0.9037、MAE = 0.53 mm、r = 0.901）が示されました。"
"厳格な被験者レベルの分割が適用されると、パフォーマンスは大幅に低下し、テスト精度は60〜81パーセントになります。"
"提案されたフレームワークは、UF Integrated Data Repository (IDR) のプライベートデータセットで AUC 0.685、F1スコア 0.872 を達成し、公開されている KiTS21 データセットで AUC 0.760、F1スコア 0.852 を達成しました。"
"実験結果は、MNAS-UnetがPROMISE12、Ultrasound Nerve、CHAOSを含むいくつかの医療画像データセットにおいて、セグメンテーション精度でNAS-Unetおよび他の最先端モデルを上回ることを示しています..."
"我々は、ショートカット軽減手法が、トレーニング中に強い誤った相関の下で分類性能を向上させることを発見しました。"
"5つの公開ベンチマーク（Kvasir-SEG、CVC-300、CVC-ColonDB、CVC-Clinic、およびPolypGen）における広範な実験は、3～8％のDice改善と10～20％高い、一貫した最先端の性能を示しています。"
"私たちのモデルは、最初は高解像度の計算流体力学（CFD）シミュレーションとそのダウンサンプリングされた対応物で訓練されます。その後、ペアの4D Flow MRIとCFDサンプルからなる、小さな、調和のとれたデータセットでファインチューニングされます。"
"この研究は、機械学習アルゴリズム、具体的には畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が、患者の大腸がん発症の長期的なリスクを予測する低グレード管状腺腫のWSIにおける微妙な組織学的特徴を検出できるかどうかを調査します。"
"我々は、大規模マルチモーダルモデル（LMM）内で重要な視覚的概念を特定する方法を紹介し、それを用いて、これらのモデルが医療タスクを促されたときに示す行動を調査します。"
"私は肺のニフティファイルからメッシュを作成しようとしています。肺メッシュを正確に作成することはできますが、問題は肺に加えて、肺の周りに胴体のような皮膚があり、これは望ましくないということです。"
"A DANN trained on labeled breast and colon data and adapted to unlabeled lung data reaches 95.56% accuracy."
"EfficientNet-B0 outperformed DenseNet121, achieving an accuracy of 84.6%, F1-score of 0.8899, and MCC of 0.6849."
"AI misses nearly one-third of breast cancers, study finds"