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本研究課題では，バイオ医療画像解析特有の対象構造事前知識を用いることで，機械学習に必要な学習データを自動抽出し，アノテーション作業を省力化することを目的とする手法開発を行った．具体的には，対象構造事前知識を活用し正例データを自動抽出し，一部の正例とたくさんのラベル不明サンプルを抽出することで学習可能とするフレームワークを提案し，複数の応用例（病理画像解析，光超音波画像解析）で実証した．これらの研究開発の結果，査読付き論文採択3件（うち2件は，医療画像解析トップ国際会議MICCAIに採択），投稿2件，学会発表5件，書籍執筆1件，解説記事1件の成果につながった．
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