脳血腫マーカーのローカルな画像パッチの深層学習を用いたマルチインスタンス学習

抄録

本論文では, 脳血腫が急成長を行うマーカー型であることを検知するアプローチを探求する. この脳血腫を畳み込みNN で単純に認識するアプローチの認識精度が非常に低いことを出発点とする. 先行研究では, セマンティックセグメンテーションと分類とのジョイントで学習するアプローチにより, これを改善できる可能性があることを示した. 本論文では, 深層マルチインスタンス学習のアプローチを示す. このアプローチにおいては, バグ1 個に対するインスタンス数が256 個という比率が, 最適化プロセスに影響を及ぼすために, この比率を落とす方向への努力を行ったことを示す. つまり, ラベル付けを行いこの比率を落とした半教師あり学習という形を提案する.