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  4. 不均衡な医療画像セマンティックセグメンテーションのための条件付き生成改良対抗ネットワーク（Conditional Generative Refinement Adversarial Networks for Unbalanced Medical Image Semantic Segmentation）
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不均衡な医療画像セマンティックセグメンテーションのための条件付き生成改良対抗ネットワーク

（Conditional Generative Refinement Adversarial Networks for Unbalanced Medical Image Semantic Segmentation）

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田中専務

拓海先生、最近部下が「医療画像のAIで誤検出を減らす技術がある」と騒いでまして。うちの会社は医療機器は扱っていませんが、品質検査の画像解析で応用できないかと考えています。要は、何が新しいんですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大まかに言うと、この論文は「データの偏り（healthyピクセル多数、異常ピクセル少数）」が原因で検出性能が偏る問題を、新しい構造で改善する研究ですよ。簡単に言えば、見落としと誤報の両方を別々に学ばせて最後に合成する仕組みです。大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。

田中専務

なるほど。で、具体的にはどんなネットワークなんですか？私、GANって聞くと怪しい商売みたいな印象が先に来まして…

AIメンター拓海

いい質問です！まずGANは

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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