教師なし・半教師あり・弱教師あり学習の最先端とバイオ医療画像応用

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書誌事項

タイトル別名
  • Unsupervised, Semi-supervised, Weakly-supervised Learning in Biomedical Image Analysis

説明

<p>バイオ医療画像解析分野において，深層学習をはじめとした教師あり機械学習手法がさまざまなタスクに応用され，高精度の認識を実現している．しかし，観察対象種・病気の種類・イメージングモダリティーに合わせ，個別に専門家が教師あり学習に必須な大量の教師データを作成するのは高コストである．本稿では，なるべく少ない教師データ作成コストで機械学習を可能とする教師なし・半教師あり・弱教師あり学習に関して，どのような問題設定および手法があるかの概略を述べ，筆者が取り組んだ具体例を紹介する．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390008597681058432
  • NII論文ID
    130008116934
  • DOI
    10.11409/mit.39.135
  • ISSN
    21853193
    0288450X
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    journal article
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
    • KAKEN
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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