少数の教師データに対する効果的な学習手法

医用画像診断にディープラーニングを応用する研究が活発に行われているが,その学習には一般に大量のアノテーション付き画像データが必要であることが課題である。アノテーション付きデータがあまり得られない場合の対策として,転移学習,データ拡張,教師なし･半教師あり学習などがあり,本稿ではこれらの概念と適用事例の紹介を行う。