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アイテム
医用画像セグメンテーションにおけるPU Learningを用いた疑似ラベル選択
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229238
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229238c08955b2-e52a-4fb8-9a01-fe3cea5d33e5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM23235018.pdf (2.5 MB)
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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.
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| CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-11-09 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 医用画像セグメンテーションにおけるPU Learningを用いた疑似ラベル選択 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 九州大学大学院システム情報科学府 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京都大学大学院医学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京都大学大学院医学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 九州大学大学院システム情報科学府 | ||||||||||||||
| 著者名 |
山根, 健寛
× 山根, 健寛
× 津下, 到
× 齊藤, 晋
× 備瀬, 竜馬
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 本研究では，教師ありデータが少ない医用画像から血管構造を推定することを目的とし，Positive and Unlabeled Learning (PU Learning) を用いた疑似ラベル選択手法を提案する．PU Learning により，アノテーションの無いデータの特徴を用いた表現学習を行い，その結果を元に疑似ラベルを選択することで，より効果の高い半教師あり学習を実現する．また，アプリケーションへの応用に向けて，実データを用いた推定実験を行う． | |||||||||||||
| 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-235, 号 18, p. 1-5, 発行日 2023-11-09 |
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| 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 | |||||||||||||
