C2D2 網羅率予測 - 3.5 日本語

C2D2 (Colonoscopy Coverage Deficiency via Depth) は、機械学習に基づくアプローチにより大腸内視鏡検査の網羅率を改善するアルゴリズムです。C2D2 ネットワークはカスケード構造をしています。300 のシリアル化したグレー画像を入力し、網羅率が出力されます。C2D2_Lite_0_pt モデルで各画像の特徴点を抽出します。C2D2_Lite_1_pt モデルは 300 枚の画像の特徴を入力することにより、網羅率を予測します。

次の表に、Vitis AI ライブラリでサポートされる C2D2 網羅率予測モデルを示します。