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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| SCI’22_332-1.pdf | 2.4 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | 医用画像のxR |
| その他のタイトル: | xR for Medical Images |
| 著者: | 中尾, 恵  |
| 著者名の別形: | Nakao, Megumi |
| 発行日: | May-2022 |
| 出版者: | システム制御情報学会 |
| 誌名: | 第66回システム制御情報学会研究発表講演会 |
| 開始ページ: | 822 |
| 終了ページ: | 825 |
| 抄録: | The morphological information of human organs inherent in 3D medical images is used for diagnosis, pre-treatment planning and surgical guidance. However, the image quality and resolution in medical images available during treatment are insufficient or only 2D images are acquired due to physical or hardware limitations. To address this issue, extended reality (xR) images are generated based on machine learning and mathematical modeling, which utilize statistical knowledge of our body, and their clinical applications are being explored. In this presentation, we introduce recent trends and case studies of xR technology for reconstructing and enhancing medical images based on machine learning and mathematical modeling. |
| 記述: | [第66回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’22)] 2022.5.18(水) - 20(金), 京都リサーチパーク(KRP) The 66th Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers (ISCIE), Kyoto, May 18-20, 2022 |
| 著作権等: | 発行元の許可を得て登録しています. |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/276251 |
| 関連リンク: | https://sci22.iscie.or.jp/ |
| 出現コレクション: | 学術雑誌掲載論文等 |
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