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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| MI | 2022-07-08 14:00 |
北海道 | 小樽商工会議所・小樽経済センターホール（４階） （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
悪性リンパ腫病理画像における細胞種特有の腫瘍度推定 ○増田大輝（名工大）・橋本典明（理研）・高木優介（名工大）・花田博幸（理研）・三好寛明・佐藤健作・大島孝一（久留米大）・本谷秀堅（名工大）・竹内一郎（名大/理研）  MI2022-32 |
血液のがんの一種である悪性リンパ腫の病理診断フローにおいては, がん化している細胞の種類の特定が重要である. 本研究では... [more] | MI2022-32 pp.1-6 |
| SIP, BioX, IE, MI (共催) ITE-IST, ITE-ME (共催) (連催) [詳細] |
2022-05-19 15:30 |
熊本 | 熊本大学工学部黒髪キャンパス南地区 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
Multiple Instance Learningによる大腸病理画像からの癌再発予測システムの構築 ○大森一輝・諸岡健一（岡山大）・中西良太・宮内翔子・沖 英次・吉住朋晴（九大） SIP2022-14 BioX2022-14 IE2022-14 MI2022-14 |
大腸癌は，再発すると死亡のリスクが非常に高くなるため，再発リスクが高いと考えられる場合は術後に化 学療法を行う．しかし... [more] |
SIP2022-14 BioX2022-14 IE2022-14 MI2022-14 pp.76-77 |
| MI | 2021-07-09 11:00 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ショートペーパー］免疫染色データを利用するHE染色画像に基づく悪性リンパ腫のサブタイプ識別器構築 ○廣野勇起（名工大）・橋本典明（理研）・マウリシオ クグレ・横田達也（名工大）・永石美晴（久留米大）・三好寛明・大島孝一（久留米大/JSP）・竹内一郎（名工大/理研）・本谷秀堅（名工大） MI2021-16 |
本研究では HE 染色画像を入力とする悪性リンパ腫のサブタイプ識別器を構築する．悪性リンパ腫の診断 では，最初に HE ... [more] | MI2021-16 pp.31-32 |
| PRMU, MI (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2019-09-04 16:20 |
岡山 | 岡山大学 | ドメイン敵対的マルチインスタンス学習を用いた悪性リンパ腫のサブタイプ分類 ○福島大祐・古賀諒一・橋本典明・黄 果葡（名工大）・中黒匡人・高野 桂・中村栄男（名大医学部附属病院）・本谷秀堅（名工大）・竹内一郎（名工大/理研/物質・材料研究機構） PRMU2019-15 MI2019-34 |
本研究では，コンピュータ支援診断を目的とした，ディジタル病理画像を入力とする畳み込みニューラルネットワークを用いた悪性リ... [more] | PRMU2019-15 MI2019-34 pp.19-24 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2018-09-21 13:40 |
福岡 | 福岡工業大学 | 畳み込みニューラルネットワークによる現場活用性の高いひび割れ検出 ○井上祐貴・大田俊介・永吉洋登（日立） PRMU2018-64 IBISML2018-41 |
建物保守において最初に実施されるのは、修理が必要な劣化部位を特定する作業である．しかし、この作業は多くが人力に頼っている... [more] | PRMU2018-64 IBISML2018-41 pp.201-206 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2017-06-24 10:20 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | Risk Minimization Framework for Multiple Instance Learning from Positive and Unlabeled Bags ○Han Bao（Univ. of Tokyo）・Tomoya Sakai・Issei Sato（Univ. of Tokyo/RIKEN）・Masashi Sugiyama（RIKEN/Univ. of Tokyo） IBISML2017-3 |
マルチインスタンス学習（MIL）は教師付き学習の一種で，バッグと呼ばれるデータがインスタンスと呼ばれる子要素からなってお... [more] | IBISML2017-3 pp.55-62 |
| PRMU, MVE (共催) IPSJ-CVIM (併催) [詳細] |
2013-01-23 09:30 |
京都 | 京都大学 | 人物顔画像の階層的クラスタリングと共通局所特徴量抽出の同時実行による顔モデル生成 ○福井崇之・和田俊和・大池洋史・坂田 惇（和歌山大） PRMU2012-84 MVE2012-49 |
局所特徴量に基づく顔画像検索は，高速でありオクルージョンにも頑健であるが，照明変化によってキーポイントの検出漏れが発生す... [more] | PRMU2012-84 MVE2012-49 pp.23-28 |
| PRMU, MVE (共催) IPSJ-CVIM (併催) [詳細] |
2013-01-23 11:10 |
京都 | 京都大学 | Multiple-Instance Learningを用いたCo-segmentation ○坂田 惇・和田俊和（和歌山大） PRMU2012-90 MVE2012-55 |
インターネット上の画像検索を利用して，物体の見えの学習を行うことができれば，テキストを与えるだけで現実世界での物体の探索... [more] | PRMU2012-90 MVE2012-55 pp.81-86 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2011-09-06 11:00 |
北海道 | はこだて未来大学 | Multiple Instance LVQによる物体検出 ○細井利憲・宮野博義・石寺永記（NEC情報システムズ） PRMU2011-74 IBISML2011-33 |
粗い教示データを用いた物体検出向けの学習方式Multiple Instance LVQを提案する．Multiple In... [more] | PRMU2011-74 IBISML2011-33 pp.145-150 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2011-09-06 14:50 |
北海道 | はこだて未来大学 | 疎な解を得られるカーネルマシンを用いたMultiple Instance Learning問題の一解法 ○長島主尚・井上真郷（早大） PRMU2011-77 IBISML2011-36 |
Multiple Instance Learning問題（MIL）は，大枠ではクラス分類問題の一つである． 一般的なク... [more] |
PRMU2011-77 IBISML2011-36 pp.159-163 |
| SIP, CAS, CS (共催) |
2010-03-01 15:20 |
沖縄 | 宮古島 ブリーズベイマリーナ | 複数の計量に基づく凸射影を利用した適応フィルタに関する一検討 ○湯川正裕（理研） CAS2009-101 SIP2009-146 CS2009-96 |
先験情報（或いは観測データ）に基づいて適切な計量を設計することにより、 適応フィルタリングアルゴリズムの性能を改善でき... [more] |
CAS2009-101 SIP2009-146 CS2009-96 pp.137-140 |
| PRMU | 2007-03-15 10:00 |
岡山 | 岡山大 | 複数のクラシファイアを用いた状況変化に対応可能なオンラインスパムフィルタリングシステム ○鳴海建太・西田京介・山内康一郎（北大） |
現在スパムメールが問題化しており，メールの内容を基にスパムメールか否かを分類するスパムメールフィルタが多数考案されている... [more] | PRMU2006-235 pp.1-6 |
| NC | 2006-06-15 12:10 |
沖縄 | OIST | Multiple-Instance学習によるタンパク質相互作用の属性予測 ○山川 宏・仲尾由雄・丸橋弘治（富士通研） |
我々は，未知のタンパク質ペアに対して特定の相互作用属性の有無を予測する機械学習技術を開発し, この技術を利用して，タンパ... [more] | NC2006-15 pp.37-42 |
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