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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-03 16:42 ［ショートペーパー］強いノイズを含む教師信号による細胞核の種別識別器の学習へのラベルの不確実情報の利用 ○小出新悟・クグレ マウリシオ・横田達也（名工大）・大島孝一・三好寛明・永石美晴（久留米大）・橋本典明（理研）・竹内一郎（名大）・本谷秀堅（名工大）  MI2023-57 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，悪性リンパ腫の細胞核の種別識別器を構築する．種別のラベル付けは，病理医にも容易ではなく，ラベルに多量のノイズが含まれうる．病理医が細胞核の種別ラベルを付す作業を観察したところ，二つの種別間で判断に迷うことが多いことを見出した．そこで，病理医にはラベルを付す際に迷った時には，最終的な判断結果だけではなく，迷った末に棄却した種別名も記録するよう依頼した．提案法は，棄却されたラベルも含めた教師信号により誤ラベルの遷移確率を近似する．そして，この誤ラベル遷移確率を考慮して細胞核の種別識別器を学習する．本稿では，誤ラベルの遷移確率を考慮しない方法と比較実験を行い，提案法の効果を確認した結果を報告する． |
| （英） | In this study, we construct a type classifier for cell nuclei of malignant lymphomas. Labelling by type is not easy, even for pathologists, and labels can contain a large number of errors.We observed pathologists labelling cell nuclei by type and found that they were often unable to decide between the two types.Therefore, we asked pathologists to record not only the final decision result when they were unsure about labelling, but also the names of the types that they discarded after hesitation.The proposed method approximates the generation probability of mislabeling by using the teacher's signal including the rejected labels. Then, the cell nucleus type discriminator is trained considering this probability of mislabel generation. This paper reports the results of a comparison experiment with a method that does not consider the generation probability of mislabels, confirming the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 画像分類 / ラベルノイズ / 悪性リンパ腫 / / / / / |
| （英） | Image classification / Label Noise / Malignant lymphoma / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-57, pp. 79-80, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MI2023-57 | |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) | |
| 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 | MI2023-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2024-03-03 - 2024-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像処理一般・メディカルイメージング連合フォーラム |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2024-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強いノイズを含む教師信号による細胞核の種別識別器の学習へのラベルの不確実情報の利用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Using Label Uncertainty for Learning Cell Nuclei Type Classifier with Strongly Noisy Supervised Signals |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像分類 / Image classification |
| キーワード(2)（和/英） | ラベルノイズ / Label Noise |
| キーワード(3)（和/英） | 悪性リンパ腫 / Malignant lymphoma |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 小出 新悟 / Shingo Koide / コイデ シンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | クグレ マウリシオ / Mauricio Kugler / クグレ マウリシオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 達也 / Tatsuya Yokota / ヨコタ タツヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大島 孝一 / Koichi Ohshima / オオシマ コウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 久留米大学 (略称： 久留米大) Kurume University (略称： Kurume Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三好 寛明 / Hiroaki Miyoshi / ミヨシ ヒロアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 久留米大学 (略称： 久留米大) Kurume University (略称： Kurume Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永石 美晴 / Miharu Nagaishi / ナガイシ ミハル |
| 第6著者 所属（和/英） | 久留米大学 (略称： 久留米大) Kurume University (略称： Kurume Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 典明 / Noriaki Hashimoto / ハシモト ノリアキ |
| 第7著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) RIKEN (略称： RIKEN) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第8著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第9著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 16:42:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-57 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.411 |
| ページ範囲 | pp.79-80 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) |
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