@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00223767,
 author = {原田, 翔太 and 備瀬, 竜馬 and 田中, 聖人 and 内田, 誠一},
 issue = {10},
 month = {Jan},
 note = {潰瘍性大腸炎 (UC) の分類は内視鏡診断の重要な課題の 1 つであるが，主に 2 つの困難性がある．第一の困難性は，UC ラベル (正常または炎症) 付き内視鏡画像の枚数が制限される点である．第二の困難性は，内視鏡画像が捉えている臓器の場所が変化に従い，その画像の概観も大きく変化する点である．特に，第二の困難は，既存の半教師付き学習手法の適用を妨げている．本研究では，内視鏡画像から容易に取得可能な 2 種類の情報，臓器内の場所情報 (例：左結腸) と内視鏡画像の画像の撮影順序を利用する，UC 分類のための新たな半教師付き学習手法を提案する．さらに，内視鏡画像の系列内のサンプル間の関係性をより柔軟に捉えるために，Transformer を導入した画像系列分類モデルも提案する．実験結果から，提案手法は既存の半教師付き学習法よりも分類精度の改善に有効であることが確認された．},
 title = {撮影順序情報を活用した潰瘍性大腸炎分類モデルの提案},
 year = {2023}
}