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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-02 11:05 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 ○遠藤隆斗・高橋秀弥・前田英作（東京電機大）  PRMU2022-71 IBISML2022-78 |
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| 抄録 | （和） | 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． |
| （英） | 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 equations and image features. | |
| キーワード | （和） | 数式駆動型教師あり学習 / 医用画像 / 事前学習 / Vision Transformer / / / / |
| （英） | formula-driven supervised learning / medical image / pre-training / Vision Transformer / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-71, pp. 71-75, 2023年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-71 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2022-71 IBISML2022-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2023-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the Effectiveness of Formula-Driven Supervised Learning for Medical Image Tasks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 数式駆動型教師あり学習 / formula-driven supervised learning |
| キーワード(2)（和/英） | 医用画像 / medical image |
| キーワード(3)（和/英） | 事前学習 / pre-training |
| キーワード(4)（和/英） | Vision Transformer / Vision Transformer |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 隆斗 / Ryuto Endo / エンドウ リュウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 秀弥 / Shuya Takahashi / タカハシ シュウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 英作 / Eisaku Maeda / マエダ エイサク |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： TDU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-02 11:05:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-71, IBISML2022-78 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.404(PRMU), no.405(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.71-75 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
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