Learning from partial label proportion for pathological image diagnosis
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- 備瀬 竜馬
- Principal Investigator
- 九州大学
About this project
- Japan Grant Number
- JP23K18509
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 23K18509
- Research Category
- Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2023-06-30 〜 2025-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 6,370,000 Yen (Direct Cost: 4,900,000 Yen Indirect Cost: 1,470,000 Yen)
Research Abstract
病理診断において，癌種類比率は５年再発率・生存率に関係するため重要な情報であり，様々な病理診断において一枚の病理画像Whole Slide Image(WSI)内の癌種比率の医師の主観による診断が行われている．そこで，診断結果として記録されている癌種比率情報を用いることで，省アノテーションな機械学習を実現する．病理画像解析での実応用に着目し，「挑戦１：バッグサイズが非常に大きく比率に関する損失を計算できない」「挑戦２：クラス比率が部分的にしか与えられていない」「挑戦３：クラス比率が厳密な値でなく範囲で与えられている」という挑戦的な３つの課題に取り組む．
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040296807938645760
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN