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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2019
  4. 2019-CVIM-218

マルチタスク学習による大腸内視鏡画像の部位及び所見分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/198980
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/198980
16035417-879e-488b-9d00-c59ab9e8f62d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM19218004.pdf IPSJ-CVIM19218004.pdf (3.8 MB)
Copyright (c) 2019 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-08-28
タイトル
タイトル マルチタスク学習による大腸内視鏡画像の部位及び所見分類
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション1
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州大学大学院システム情報科学府
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者所属
京都第二赤十字病院
著者所属
京都第二赤十字病院
著者所属
京都第二赤十字病院
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者名 安部, 健太郎

× 安部, 健太郎

安部, 健太郎

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早志, 英朗

× 早志, 英朗

早志, 英朗

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備瀬, 竜馬

× 備瀬, 竜馬

備瀬, 竜馬

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河村, 卓二

× 河村, 卓二

河村, 卓二

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碕山, 直邦

× 碕山, 直邦

碕山, 直邦

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田中, 聖人

× 田中, 聖人

田中, 聖人

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内田, 誠一

× 内田, 誠一

内田, 誠一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究は,大腸内視鏡画像の部位及び所見を適切に表現する特徴の獲得を目的とする.具体的には,マルチタスク学習に基づき部位 (左右や直腸) および所見 (潰瘍性大腸炎の重症度) の組が分離しやすい特徴を学習し,クラスタリングに利用することを目指す.これにより,大規模なラベルなしデータが得られた際の効率的なアノテーションにつなげる.実験では,部位及び所見の分類学習を個別に行った場合とマルチタスク学習を用いて同時に行った場合の特徴表現の比較を行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2019-CVIM-218, 号 4, p. 1-5, 発行日 2019-08-28
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 21:45:07.643745
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