268466記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 虚血性脳梗塞病変の自己教師あり少数ショット学習（SELF-SUPERVISED FEW-SHOT LEARNING FOR ISCHEMIC STROKE LESION SEGMENTATION）
2 分で読了
0 views

虚血性脳梗塞病変の自己教師あり少数ショット学習

（SELF-SUPERVISED FEW-SHOT LEARNING FOR ISCHEMIC STROKE LESION SEGMENTATION）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近若手から『自己教師ありの少数ショット学習で脳梗塞の病変を分割できる』という話を聞きまして。正直、何がすごいのかつかめていません。ざっくり教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、短く分かりやすくまとめますよ。結論から言うと、この研究は『専門医がほとんどラベル付けしていない状況でも、CTパーフュージョン（CT Perfusion）から作る色分けマップを利用して、脳梗塞の病変を自動的に切り出せるようにする』という手法です。要点は3つですよ：1）データが少なくても学べる、2）手作業ラベルの負担を下げる、3）臨床画像特性を使った自己教師あり学習です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

んー、専門医が少ない現場では確かに魅力的です。ただ、うちの現場で導入できるのか、投資対効果が見えないと踏み切れません。これって要するに、患者データが1例しかなくても使えるということですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！概ねその理解で合っていますよ。厳密には『few-shot（少数ショット）』とはごく少数の注釈付きサンプルで学習することを指しますが、この研究は訓練時に1例のみの注釈で学習するプロトタイプ的な設定を扱っています。重要なのは、CTパーフュージョンから作る

論文研究シリーズ
前の記事
過剰パラメータ化下で一次FO-ANILが表現学習を達成すること
（FIRST-ORDER ANIL PROVABLY LEARNS REPRESENTATIONS DESPITE OVERPARAMETRIZATION）
次の記事
汎用的な物体記述子としての基準マッピング
（Canonical mapping as a general-purpose object descriptor for robotic manipulation）
関連記事
対角状態空間を用いたトランスフォーマーによる音声認識
（DIAGONAL STATE SPACE AUGMENTED TRANSFORMERS FOR SPEECH RECOGNITION）
セールボートの価格を決める計測モデル
（Measurement Models For Sailboats Price vs. Features And Regional Areas）
リンク予測の統一化
（JUST PROPAGATE: Unifying Matrix Factorization, Network Embedding, and LightGCN for Link Prediction）
スマートEV充電ステーションの動的インセンティブ戦略
（Dynamic Incentive Strategies for Smart EV Charging Stations: An LLM-Driven User Digital Twin Approach）
大型言語モデルは動物について何と言うか
（What do Large Language Models Say About Animals? Investigating Risks of Animal Harm in Generated Text）
VANET向け柔軟な非対話型短期暗黙証明書生成
（Flexible Non-interactive Short-term Implicit Certificate Generation for VANETs）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
フライト航空券の価格予測
（Machine learning modeling for time series problem: Predicting flight ticket prices）
  • 論文研究
データ適応型アクティブサンプリングによる効率的なグラフ認識分類
（Data-adaptive Active Sampling for Efficient Graph-Cognizant Classification）
  • 論文研究
グラフベースの活動正則化による効率的で拡張可能な半教師あり学習 — GAR: An efficient and scalable Graph-based Activity Regularization for semi-supervised learning
  • 論文研究
GANの収束と安定性について
（ON CONVERGENCE AND STABILITY OF GANS）
  • 論文研究
PIXCOLOR: ピクセル再帰的着色
（PIXEL RECURSIVE COLORIZATION）
  • 論文研究
ツァリス発散に基づく二温度ロジスティック回帰
（Two-temperature Logistic Regression based on the Tsallis divergence）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む