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肺炎検出プロジェクト

医療用画像における肺炎の視覚的信号を検出するためのアルゴリズムを作ることを目的とします。特にアルゴリズムは胸部のレントゲン写真上に肺炎にかかる部分を自動的に検出されます。 データセットは約23,124枚の画像で、そのうちバリデーションの画像が2,560枚となります。本システムの問題を解決するために、我々はアルゴリズムの精度を向上させるためのresblockの強化に伴い、独自のU-Netを構築します。他のデータセット(1000枚の画像)で試験した結果は非常に ポジティブです(f2スコア 〜0.2)。​

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ニュース

弊社のお客様 - F-Net様 が世界に新サービスをリリースされました

このたびシステム開発をご支援させていただいておりますFuneral service workers academy, Inc.様が新サービスをリリースされましたので、ご紹介させていただきます。

採用情報

実習生 (Mobile Engineer Fresher)

2021年・2022年卒業の IT系の学生さん

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