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J-GLOBAL ID：202302285122661033   整理番号：23A0795267

眼底画像を用いた教師なしドメイン適応に基づく糖尿病性網膜症の重症度の推定に関する検討

A Note on Estimation of Diabetic Retinopathy Grades Based on Unsupervised Domain Adaptation Using Fundus Images

著者 (5件)： 國枝翼 (北大 工) ,  藤後廉 (北大 大学院情報科学研究院) ,  前田圭介 (北大 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.77  発行年： 2022年10月28日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1はじめに.近年,医用画像を用いた機械学習モデルの構築に関する研究が盛んに行われている[1,2].これらの研究の多くでは,疾患の分類や検出タスクを対象とし,十分な量のラベル付きデータセットで学習およびテストを実施することで機械学習モデルの精...【本文一部表示】

シソーラス用語： ベクトル ,  *学習 ,  信頼性 ,  損失関数 ,  不確実性 ,  実験 ,  特徴抽出 ,  画素 ,  教師つき学習 ,  撮像 ,  撮像装置 ,  医用画像 ,  正規化 ,  機械学習 ,  推定精度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 眼底画像 ,  教師 ,  ドメイン適応 ,  糖尿病性網膜症 ,  重症度 ,  推定