Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2019-08-28 |
タイトル |
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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 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション1 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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九州大学大学院システム情報科学府 |
著者所属 |
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九州大学大学院システム情報科学研究院 |
著者所属 |
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九州大学大学院システム情報科学研究院 |
著者所属 |
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京都第二赤十字病院 |
著者所属 |
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京都第二赤十字病院 |
著者所属 |
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京都第二赤十字病院 |
著者所属 |
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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
早志, 英朗
備瀬, 竜馬
河村, 卓二
碕山, 直邦
田中, 聖人
内田, 誠一
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |