An error correction scheme for improved air-tissue boundary in real-time MRI video for speech production 音声生成におけるリアルタイム磁気共鳴画像法(rtMRI)ビデオの空気組織境界(ATB)セグメンテーションで最高のパフォーマンスは、3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)モデルによって達成されることが知られています。ただし、このモデルの評価、および文献で報告されている他のATBセグメンテーション手法は、元の輪郭全体と予測された輪郭の間の動的タイムワーピング(DTW)距離を使用して行われます。このような評価尺度では、予測された輪郭の局所的なエラーをキャプチャできない場合があります。予測された輪郭を注意深く分析すると、contour1のvelum部分(上唇、硬口蓋、およびve
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