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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. 2022
  4. 2022-CVIM-230

病理画像における腫瘍領域の空間分布に基づく半教師学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217856
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217856
9a243d4b-0742-4e91-a113-e8fd6cc95877
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22230043.pdf IPSJ-CVIM22230043.pdf (2.5 MB)
Copyright (c) 2022 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 2022-05-05
タイトル
タイトル 病理画像における腫瘍領域の空間分布に基づく半教師学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 一般講演セッション2
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府
著者所属
九州大学大学院システム情報科学府
著者所属
京都大学医学部附属病院
著者所属
京都大学医学部附属病院
著者所属
京都大学医学部附属病院
著者所属
九州大学大学院システム情報科学府
著者名 重安, 勇輝

× 重安, 勇輝

重安, 勇輝

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原田, 翔太

× 原田, 翔太

原田, 翔太

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荒木, 健吾

× 荒木, 健吾

荒木, 健吾

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吉澤, 明彦

× 吉澤, 明彦

吉澤, 明彦

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寺田, 和弘

× 寺田, 和弘

寺田, 和弘

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寺本, 祐記

× 寺本, 祐記

寺本, 祐記

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備瀬, 竜馬

× 備瀬, 竜馬

備瀬, 竜馬

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 一般的な擬似ラベル法では,各パッチの信頼度に基づいて擬似ラベルを選択する.しかし,学習に用いる教師ありデータが少ないため,推定が正確でなく,不正確な疑似ラベルが多いという課題がある.そこで本研究では,腫瘍領域の空間分布モデルを用いることで,不正確な擬似ラベルの選択を回避する.これは腫瘍領域が細胞分裂により広がっていくため,組織内でクラスタを形成するという仮定に基づくものである.既存手法との比較の結果,本手法の有効性を示し,最も優れたセグメンテーション性能を達成した.
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 2022-CVIM-230, 号 43, p. 1-5, 発行日 2022-05-05
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 15:21:22.694130
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