Daiki Suehiro 研究室
主宰者：Daiki Suehiro
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、個々のサンプルに完全なラベルが与えられていない不完全な学習環境において、機械学習モデルを訓練する手法の開発に取り組んでいます。具体的には、複数のサンプルをまとめたグループ（バッグ）単位でのみ情報が与えられる状況を対象としています。例えば、ある画像セットに含まれるサンプルの種類の割合だけが分かっているが、個別の画像が何であるかは不明という場合です。こうした弱い教師信号から、個々のサンプルを正確に分類できるモデルを学習させる方法を研究しています。
医療画像診断への応用も進めており、潰瘍性大腸炎などの疾患の重症度判定を、複数の患者画像から推定する手法を開発しています。患者ごとに撮影された複数の内視鏡画像から、最も重症度の高い部位の特徴を効果的に抽出し、患者レベルでの診断を行うシステムの構築を目指しています。
同時に、分類タスクにおいて少数派クラスの誤分類率を削減することも重要な課題として取り上げています。医学診断では、悪性腫瘍のみが高い誤分類率を持つことは許容できない状況があるため、全クラスの中で最も誤分類しやすいクラスの精度向上に重点を置いた学習方法を提案しています。これらの研究を通じて、現実の医療現場など情報が不完全な環境での実用的な機械学習システムの実現を目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（9 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112425
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11228502
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61041.2025.00421
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448425
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10994-023-06478-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccv51070.2023.01519
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109816
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10097069
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108138
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