- 医療画像の機械学習では実臨床で不均衡かつ小規模なデータセットが一般的であり，画像生成法は病理学的完全奏効（pCR）評価のようにカテゴリが明瞭でない医用画像で信頼性を担保できず，few-shot学習はバランスされた分布と多数のカテゴリを前提とするため，本研究は不均衡かつ小規模でカテゴリ数が限られる状況に対応する手法を提案する。
癌MRIの病理学的完全奏効（pCR）評価のための交差教師類似性ネットワーク
AIによる要点抽出
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