ランキングと分類による疾病重症度の推定

抄録

本研究では，順序付き分類問題におけるアノテーションコストの低減を目的とし，ランキングと分類を組み合わせた学習アルゴリズムを提案する．提案法では，マルチヘッドの畳み込みニューラルネットワークを使⽤し，クラス分類の学習に加えて，入力サンプルの相対的な順序を予測するランキング学習を同時に行う．これにより，アノテーションが比較的容易な相対ラベルのみが付与されたデータを学習データの一部として使用できるため，アノテーションコストを低減できる．実験では，⼤腸内視鏡画像における潰瘍性大腸炎の重症度推定を行い，提案法の有用性を確認する．