| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2013-02-21 16:10
[ポスター講演]Self-trainingによるラベルなし領域を用いた認識手法の評価と拡張 ○田辺大地・玉木 徹・Bisser Raytchev・金田和文・小出哲士・小南陽子・宮木理恵・松尾泰治・吉田成人・田中信治(広島大) PRMU2012-147 |
| 抄録 |
(和) |
本論文では,大腸NBI 内視鏡画像の認識において,Self-training をラベルの無い領域に対して適用した場合の問題点について考察した結果を報告する.
竹田らは学習用画像を増やすためにSelf-trainingを用いた大規模なデータベースを作成する手法を提案している.
しかし,この手法には医師の確認を受けていない画像を使用しているため信頼性がないという問題点がある.
そこで本研究ではより大規模なデータセットを用いて従来手法の考察と問題点を改善した手法による実験を行う.実験の結果,従来手法について得られた性質を示す. |
| (英) |
In this paper, we report the results of the problems discussed for the case in which the recognition of NBI endoscopic image,using the unlabeled region by means of self-training.
Takeda et al have proposed a method creating a large database using the Self-training in order increase images for learning.
But, this method is no reliable because it uses an image that has not received confirmation of doctor.
So in this study, we consider the conventional method and experiment with a method improving its problem by using a larger data set.
As a result, we show the properties of the conventional method. |
| キーワード |
(和) |
大腸腫瘍 / ラベルのない領域情報 / NBI画像 / Self-training / Active-learning / / / |
| (英) |
Colorectal Tumor / Unlabeled region / NBI Image / Self-training / Active-learning / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-147, pp. 103-104, 2013年2月. |
| 資料番号 |
PRMU2012-147 |
| 発行日 |
2013-02-14 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2012-147 |