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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      In this study, we explored deep learning models for automated lesion segmentation in medical imaging. Encoder-decoder frameworks are commonly employed for image segmentation. Herin, we utilized two CNN-based models (3D UNet and UNet++) and one transformer-based model (3D MobileViTv3). These encoder-decoder neural networks were applied to two types of medical image segmentation: brain tumor segmentation observed in MRI scans and liver tumor segmentation observed in CT scans. Our experimental findings demonstrate that while deep learning models can successfully segment tumor regions, their performance varies based on model structures.
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      In this study, we explored deep learning models for automated lesion segmentation in medical imaging. Encoder-decoder frameworks are commonly employed for image segmentation. Herin, we utilized two CNN-based models (3D UNet and UNet++) and one transfo...

      In this study, we explored deep learning models for automated lesion segmentation in medical imaging. Encoder-decoder frameworks are commonly employed for image segmentation. Herin, we utilized two CNN-based models (3D UNet and UNet++) and one transformer-based model (3D MobileViTv3). These encoder-decoder neural networks were applied to two types of medical image segmentation: brain tumor segmentation observed in MRI scans and liver tumor segmentation observed in CT scans. Our experimental findings demonstrate that while deep learning models can successfully segment tumor regions, their performance varies based on model structures.

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