ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  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. 2023
  4. 2023-CVIM-233

医用画像タスクにおける数式駆動型教師あり学習の有効性について

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224584
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224584
278adf30-5e39-44f5-82f6-81ea8589c2d3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM23233018.pdf IPSJ-CVIM23233018.pdf (2.3 MB)
Copyright (c) 2023 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 2023-02-23
タイトル
タイトル 医用画像タスクにおける数式駆動型教師あり学習の有効性について
タイトル
言語 en
タイトル On the Effectiveness of Formula-Driven Supervised Learning for Medical Image Tasks
言語
言語 jpn
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
東京電機大学システムデザイン工学部
著者所属
東京電機大学システムデザイン工学研究科
著者所属
東京電機大学システムデザイン工学部/東京電機大学システムデザイン工学研究科
著者所属(英)
en
School of System Design and Technology, Tokyo Denki University
著者所属(英)
en
Graduate School of System Design and Technology, Tokyo Denki University
著者所属(英)
en
School of System Design and Technology, Tokyo Denki University / Graduate School of System Design and Technology, Tokyo Denki University
著者名 遠藤, 隆斗

× 遠藤, 隆斗

遠藤, 隆斗

Search repository
高橋, 秀弥

× 高橋, 秀弥

高橋, 秀弥

Search repository
前田, 英作

× 前田, 英作

前田, 英作

Search repository
著者名(英) Ryuto, Endo

× Ryuto, Endo

en Ryuto, Endo

Search repository
Shuya, Takahashi

× Shuya, Takahashi

en Shuya, Takahashi

Search repository
Eisaku, Maeda

× Eisaku, Maeda

en Eisaku, Maeda

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 画像情報処理のための深層学習には人手によって整備された自然画像データが使われることが多い.しかしこれらのデータには,アノテーションコストに加え,プライバシー,社会的偏向などの問題があることが指摘されている.片岡らによる数式駆動型教師あり学習 (FDSL:formula-driven supervised learning) は,この問題を回避しつつ,従来法に比肩する性能が実現可能な学習手法として注目されている.しかしながら,FDSL が効果を持つタスクの種類や条件,各タスクに有効な駆動数式など未解明である.そこで本研究では,識別課題特有の画像特徴を有する医用画像タスクを取り上げ,FDSL の有効性を検証するとともに,駆動数式と画像特徴との関係について分析を行った.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Deep learning for image information processing often uses manually maintained natural image data. However, these data have problems such as privacy and social bias, in addition to annotation cost. Formula-driven supervised learning (FDSL) by Kataoka et al. has attracted attention as a learning method that avoids these problems and achieves performance comparable to conventional methods. However, the types of tasks for which FDSL is effective, the conditions under which FDSL is effective, and effective driving formulas for each task are still unknown. In this study, we examined the effectiveness of FDSL on a medical image task with image features unique to the identification task, and analyzed the relationship between the driving formulas and image features.
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 2023-CVIM-233, 号 18, p. 1-5, 発行日 2023-02-23
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 13:05:33.436623
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3