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首页> Journal of endodontics> Uncertainty-based Active Learning by Bayesian U-Net for Multi-label Cone-beam CT Segmentation.

Uncertainty-based Active Learning by Bayesian U-Net for Multi-label Cone-beam CT Segmentation.

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第一作者： Jiayu,Huang
第一单位： School of Computing and Augmented Intelligence Arizona State University, Tempe, Arizona.
作者： Jiayu,Huang [1] ; Nazbanoo,Farpour [2] ; Bingjian J,Yang [2] ; Muralidhar,Mupparapu [3] ; Fleming,Lure [4] ; Jing,Li [5] ; Hao,Yan [1] ; Frank C,Setzer [6]
作者单位： School of Computing and Augmented Intelligence Arizona State University, Tempe, Arizona. [1] Department of Endodontics, University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania. [2] Department of Oral Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania. [3] MS Technologies Corporation, Rockville, Maryland. [4] School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia. [5] Department of Endodontics, University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania. Electronic address: fsetzer@upenn.edu. [6]
关键词 Artificial IntelligenceBayesian U-NetCBCTactive learningdeep learningmultilabel segmentationperiapical lesion
医学主题词 人工智能(Artificial Intelligence);贝叶斯定理(Bayes Theorem);偏差(Uncertainty);算法(Algorithms);锥束计算机体层摄影术(Cone-Beam Computed Tomography);牙科材料(Dental Materials);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted)
DOI 10.1016/j.joen.2023.11.002
PMID 37979653
发布时间 2025-02-02
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Journal of endodontics

Journal of endodontics

2024年50卷2期

220-228页

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