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#557
summarized by : Ryuichi Nakahara
どんな論文か？
医療画像データにおいて、半教師有学習（SSL）にアクティブラーニング(AL)手法を導入することで、有用な未ラベル画像を検出することを可能にした
新規性
半教師有学習は少ない教師有り画像をもとに、大量の疑似ラベルを生成することができるが、キーとなる画像を見逃してしまうと性能が低下する。未ラベルデータ中にある有益な画像を抽出する仕組みをAL手法を導入することで、この問題を解決した。
結果
MRI脊椎画像における転移性腫瘍による神経圧迫データセットを独自収集し、そのデータセットにおいてよい性能を示した
その他（なぜ通ったか？等）
GitHubでソース公開
https://github.com/wannature/BoostMIS
未ラベルデータにある有益な画像を抽出する仕組みは他の問題にも応用可能。面白い視点。データの多様性を見抜く仕組み。
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