在学生?教職員／受賞 理工学研究科（堀田研究室）の加藤聡太さんが MIRUインタラクティブ発表賞 を受賞
| 受賞者 |
加藤聡太さん（理工学研究科 電気?情報?材料?物質工学専攻 博士後期課程2年 堀田研究室） |
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| 受賞名 |
MIRU2022インタラクティブ発表賞 |
| 学会名 |
第25回 画像の認識?理解シンポジウム（MIRU2022） |
| 受賞日 |
2022年7月28日 |
| 受賞テーマ |
Adaptive t-vMF Dice lossを用いたMulit-class Medical Image Segmentationの精度改善 |
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Dice lossは医療画像や細胞画像のセグメンテーションに広く用いられている損失関数である。しかし、 正解領域の面積がクラスごとに異なる多クラスセグメンテーションでは学習が不均衡になりやすく、全てのクラスに対して同じ類似度を用いる従来のDice lossでは、学習が不十分となる。そこで本研究ではDice lossの式を再考し、Dice lossがコサイン類似度を用いた損失関数に変換できることを発見した。これを応用し、t-vMF類似度を用いたt-vMF Dice lossとAdaptive t-vMF Dice lossを提案する。提案する損失関数はDice lossよりもコンパクトな類似度を持ち、さらにクラスごとに異なる類似度を用いた適応的な学習が可能である。4種類のデータセットを用いた評価実験により、提案する損失関数により精度が改善することを確認した。 |
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