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本研究課題では，バイオ医療画像解析分野において，ある特定のデータセット（ソースドメイン）で学習したモデルが他の条件下で撮影されたデータセット（ターゲットドメイン）では上手く機能しないというドメインシフト問題を解決するための手法開発を行った．具体的には，細胞検出タスクにおいてカリキュラム的に細胞形状を学び，徐々にドメインを拡張していく手法を提案した．本研究成果は，医療画像解析分野トップ国際ジャーナルMedIA（IF:13.828）1本，MICCAI（h5-index:78）1本，ISBI2023（h5-index:55）2本，WACV2022 (h5-index:76) 1本に採択された．
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