@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00198980,
 author = {安部, 健太郎 and 早志, 英朗 and 備瀬, 竜馬 and 河村, 卓二 and 碕山, 直邦 and 田中, 聖人 and 内田, 誠一},
 issue = {4},
 month = {Aug},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2019}
}