少量のピクセルラベルと点群データを用いた自動車運転シーンの弱教師ありセマンティックセグメンテーション 背景と研究課題 セマンティックセグメンテーションは、コンピュータビジョンにおける重要な課題の一つであり、自動運転などの分野で広く応用されています。しかし、従来の完全教師ありセグメンテーション手法では、大量のピクセル単位のアノテーションが必要であり、そのコストは非常に高いです。 弱教師ありセグメンテーション（Weakly Supervised Semantic Segmentation、WSSS）は、ラベル付きデータが少ない状況で高精度なセグメンテーションを実現することを目的とし、画像ラベルやバウンディングボックス、点レベルのラベルなどの粗いアノテーションを利用して、ピクセル単位のセグメンテー...

半监督超声视频中甲状腺结节检测的研究报告 研究背景 甲状腺结节は一般的な甲状腺疾患であり、甲状腺結節の早期スクリーニングと診断は通常、超音波検査に依存しています。超音波検査は、甲状腺結節、乳がん、動脈プラークなど、さまざまな疾患を検出するための一般的な非侵襲的検査方法です。しかし、甲状腺結節は超音波画像において解像度が低く、病変の形態が不規則かつ複雑であるため、超音波検査は高度に放射線科医の経験に依存しており、誤診や見落としが発生しやすいです。特に発展途上地域や国ではこれが顕著です。したがって、コンピューター支援診断（Computer-Aided Diagnosis, CAD）に基づく自動化された正確な方法の開発が特に重要です。 近年、深層学習技術が超音波画像のコンピューター支援診断に導入さ...