拡散モデルに基づく特徴拡張：全視野病理画像における多数例学習の新手法 学術的背景と研究の動機 計算病理学（computational pathology）の分野では、全視野スライド画像（Whole Slide Images, WSIs）の効果的な分析方法が現在の研究課題として注目されています。WSIsは超高解像度の画像であり、広範囲な視野を持ち、がん診断に広く利用されています。しかし、ラベル付きデータの不足や巨大な画像データがもつ計算負荷の問題から、WSIの自動解析における深層学習手法、特に多数例学習（Multiple Instance Learning, MIL）には多くの課題があります。 MILは典型的な弱教師あり学習手法であり、WSI全体を「バッグ」に見立て、その中の小領域（パッチ）を...

ネガティブ決定論的情報に基づく多重インスタンス学習の弱監督物体検出とセグメンテーションへの応用 背景紹介 過去10年間において、コンピュータビジョン分野は特に物体検出（Object Detection）とセマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）で顕著な進歩を遂げてきました。しかし、大部分のアルゴリズムとモデルは正確なアノテーションデータに大きく依存しており、実際の応用において大量の人力と時間を消費します。弱監督学習（Weakly Supervised Learning, WSL）は、粗粒度のアノテーションデータ（例：画像レベルのアノテーション）のみを必要とすることでこの問題を解決します。この背景から、弱監督物体検出（Weakly Supervised O...