3D画像に対するCNNを用いたトランケーションアーチファクト低減技術の開発

講演情報

一般演題（口述）

一般演題（口述）
Deep Learning 技術３

2024年9月21日(土) 13:40 〜 14:40 第5会場 (3F 会議室302)

座長:寺田康彦(筑波大学数理物質系物理工学域)、大田淳子(量子科学技術研究開発機構)

*白猪亨¹、村瀬毅倫²、長嶋克成²、平川勇也²、瀧澤将宏²、五月女悦久¹ (1. 富士フイルム株式会社、2. Medical Systems Research & Development Center, FUJIFILM Healthcare Corporation.)

抄録パスワード認証
パスワードは参加登録された方にメールにてご案内しております。また、現地会場で発行いただくネームカードにも掲載いたします。