「3D MRIとCTスキャンに使用するディープラーニングモデルは何ですか？」

What is the deep learning model used for 3D MRI and CT scans?

3D医用画像処理の問題を解決するための機械学習の使い方のガイド。

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はじめに

医用画像データを扱う際には、時にはその3Dの側面に対処する必要があります。

• タイムシリーズ分析：PythonにおけるARIMAモデル
• 「MetaGPTと出会ってください：GPTをエンジニア、建築家、マネージャに変えるオープンソースAIフレームワーク」
• マルチモーダル医療AI

これは特にDICOMシリーズデータを扱う場合に当てはまります。このシナリオでは、スキャンまたは特定の体の一部を形成するいくつかのDICOMスライスがあります。

では、このタイプのデータに対してどのようにディープラーニングソリューションを構築するのでしょうか？ この記事では、3D医療データ上でディープラーニングモデルを訓練するために使用できる6つのニューラルネットワークアーキテクチャを紹介します。

各ニューラルネットワークについて、コードと元の論文を共有するので、それらの動作をさらに深く理解することができます。

3D医療画像のためのディープラーニングモデル

3D U-Net:

U-Netアーキテクチャは、医療画像セグメンテーションのための強力なモデルです。 3D U-Netは、クラシックなU-Netモデルを3Dセグメンテーションに拡張したものです。 エンコーディング（ダウンサンプリング）パスとデコーディング（アップサンプリング）パスから構成されます。 エンコーディングパスは入力画像の文脈を捉え、デコーディングパスは正確な位置特定を可能にします。 3D U-Netは、体積画像の3Dの性質を非常に効果的に処理します。

コードはこちらで確認できます。

元の論文はこちらで読むことができます。

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