講演情報
[6A-05]自己教師あり学習に基づく事前学習モデルを用いたマルチインスタンス学習による脳血種マーカーの分類
*松石 康希1、大北 剛1 (1. 九州工業大学知能情報工学研究系)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
キーワード：
self-supervised learning、multi-instance learning、medical image、spurious correlation problem
Multiple Instance Learning (MIL) は弱教師あり学習の 1 つであり，医療画像をはじめとして様々な分野に応用されている．MIL ではインスタンスの集合をバッグと定義し，インスタンスのラベルは未知のままバッグのラベルのみを参照することで学習を行う．我々の研究室では脳血種 CT 画像のマーカーの分類に取り組んでおり，このタスクにMILを適用したところ分類性能が低く，疑似相関に陥るという問題があった．そこで本研究では，自己教師あり学習に基づく事前学習モデルを構築し，ダウンストリームタスクとして MIL によるマーカーの分類を行う手法を提案する．提案手法により，ベースライン手法と比較して accuracyにおいて6.5\%，F1-scoreにおいて13.9\%の性能向上を示し，血種領域をより効果的に捉え疑似相関問題に対処できることを確認した．