半教師付学習を用いたびまん性肺疾患画像の認識(一般セッション,「脳機能計測の新展開」及び一般)
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概要
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計算機によって医師の診断補助を行う計算機診断支援(Computer Aided Diagnosis:CAD)システムの構築が望まれている.教師付学習を用いた認識診断システムにおいて,出力が既知であるラベルあり学習データの数を増やすほど,識別の精度は向上する.しかし,一般的にラベルの付いていないデータの方が作成コストは低く,大量に用意することが容易である.半教師付学習は,教師付学習で用いるラベルありデータに加え,ラベルなしデータを用いて学習精度の向上を図る学習方法である.本研究は,半教師付学習を用いてびまん性肺疾患画像の識別能力の検証を行い,ラベルなしデータの追加により識別性能の向上を確認した.
- 2012-07-12
著者
-
木戸 尚治
山口大 大学院医学系研究科
-
木戸 尚治
山口大学大学院医学系研究科応用医工学系学域
-
木戸 尚治
山口大学大学院医学系研究科
-
庄野 逸
電気通信大学
-
庄野 逸
電気通信大学大学院情報理工学系研究科
-
和田 大義
電気通信大学大学院情報理工学研究科
-
木戸 尚治
山口大学大学院
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