Biomedical image analysis by positive and unlabeled learning
Biomedical image analysis by positive and unlabeled learning
通过积极和无标记学习进行生物医学图像分析
批准号：
19K22895
负责人：
Bise Ryoma
金额：
$4.08万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-06-28 至 2021-03-31
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Efficient Soft-Constrained Clustering for Group-Based Labeling
用于基于组的标记的高效软约束聚类
用于基于组的标记的高效软约束聚类
DOI：
10.1007/978-3-030-32254-0_47
发表时间：
2019
期刊：
MICCAI2019, (top conference in medial image analysis, acceptance rate:31%)
影响因子：
--
作者：
[R. Bise, K. Abe, H. Hayashi, K. Tanaka, and S. Uchida]
通讯作者：
and S. Uchida
正例自動サンプリングPositive Unlabeled-Learningを用いた光超音波画像における体毛領域認識
使用正例自动采样的照片超声图像中的体毛区域识别 Positive Unlabeled-Learning
使用正例自动采样的照片超声图像中的体毛区域识别 Positive Unlabeled-Learning
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[吉川亮, 備瀬竜馬]
通讯作者：
備瀬竜馬
PU-Learningを用いた病理画像における簡易アノテーション法の提案
使用PU-Learning提出一种简单的病理图像标注方法
使用PU-Learning提出一种简单的病理图像标注方法
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[杉本龍彦, 備瀬竜馬]
通讯作者：
備瀬竜馬
内視鏡画像のソフト制約クラスタリングによるラベル付け簡略化
使用软约束聚类简化内窥镜图像的标记
使用软约束聚类简化内窥镜图像的标记
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[備瀬竜馬, 安部健太郎, 早志英朗, 田中聖人, 内田誠一]
通讯作者：
内田誠一
病理画像癌種別領域分割のための癌種比率を活用した学習手法
利用癌症类型比率进行病理图像癌症类型区域分割的学习方法
利用癌症类型比率进行病理图像癌症类型区域分割的学习方法
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[德永宏樹, 寺本祐記, 吉澤明彦, 備瀬竜馬]
通讯作者：
備瀬竜馬
共 9 条
Domain adaptation using curriculum learning.for biomedical image analysis
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批准号：21K19829
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项目类别：Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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资助金额：$4.16万
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财政年份：2021
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负责人：Bise Ryoma
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依托单位：
Weakly supervised learning using domain knowledge and meta-data in life science
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批准号：20H04211
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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资助金额：$11.32万
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财政年份：2020
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负责人：Bise Ryoma
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依托单位：
海外基金