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Improving Prediction Performance and Model Interpretability through Attention Mechanisms from Basic and Applied Research Perspectives
Autor: KITADA, Shunsuke
With the dramatic advances in deep learning technology, machine learning research is focusing on improving the interpretability of model predictions as well as prediction performance in both basic and applied research. While deep learning models have
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::3da0a60ee2551bbbb41112f240687cce
http://hdl.handle.net/10114/00026672
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A study of the possibility of impersonation Black-box Adversarial Attack on face recognition
Publikováno v: 電子情報通信学会技術研究報告. BioX, バイオメトリクス = IEICE Technical Report. BioX, Biometrics. 121(120):74-79
電子情報通信学会 バイオメトリクス研究会（BioX）（オンライン開催）日時：2021年7月19日～20日
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::5482ecfab89044005a21b04b33038516
http://hdl.handle.net/10297/00029195
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Lung region segmentation of thoracoscopic image with unsupervised image translation
Autor: Nitta, Jumoei, Nakao, Megumi, Imanishi, Keiho, Matsuda, Tetsuya
Publikováno v: 電子情報通信学会技術報告 (MI). 120(156):13-18
内視鏡手術において安全性向上の観点から関心領域の三次元構造の把握が必要である．術中の変形が小さい臓器については事前に撮影したCT画像を三次元構造の把握のために用いること
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::592102e727e2ed6b2f3d08f896e8a3f2
http://hdl.handle.net/2433/255269
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Evaluation of 3D adversarial networks for metallic dental artifact reduction
Autor: NAKAO, Megumi, IMANISHI, Keiho, UEDA, Nobuhiro, IMAI, Yuichiro, KIRITA, Tadaaki, MATSUDA, Tetsuya
Publikováno v: 電子情報通信学会技術報告 (MI). 119(399):159-164
本研究では歯科金属アーチファクト低減を実現する3次元敵対的生成ネットワークを構築した．915の実患者3次元CT画像を歯科金属の有無に基づいて分類した金属アーチファクトデータベー
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::884397bc66bd88402348f1532a88618b
http://hdl.handle.net/2433/245871
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Metal artifact reduction using CycleGAN for CT images
Autor: Nakao, Mugumi, Imanishi, Keiho, Ueda, Nobuhiro, Imai, Yuichiro, Kirita, Tadaaki, Matsuda, Tetsuya
Publikováno v: 電子情報通信学会技術報告 (MI). 119(193):63-68
本研究では，実CT画像を対象とした教師なし画像変換に基づく金属アーチファクト低減法を提案する．既存アルゴリズムで事前にアーチファクトを低減した教師データや，アーチファク
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::f8d563f6250a88e9cc8e23c7fc32aca5
http://hdl.handle.net/2433/244334
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