← 研究テーマ一覧

Active learning

能動学習と情報取得

限られた費用で学習効果を高めるため、どの画像・画像対に注釈を付けるか、誰にどの粒度の情報を依頼するかを研究します。病理画像のドメイン適応では、新しい施設の画像から注釈すべき対象を選びます。

Selected Papers

代表論文

Fig. 1 · 人手とVLMの弱いラベルを組み合わせる能動学習 — Fig. 1 · 人手とVLMの弱いラベルを組み合わせる能動学習 · 出典：論文PDF ↗

ICIP 2026 · VLMを弱いアノテータとして活用

Leveraging Vision-Language Models as Weak Annotators in Active Learning

人間による詳細なラベルと、VLMによる粗いラベルを予算に応じて使い分けます。

論文・アブストラクトを見る ↗

能動学習で詳細な教師信号と弱い教師信号を選択する図 — Fig. 1 · アノテーションの粒度を最適化 · 出典：論文PDF ↗

Selected CVPR 2025 · 教師信号の選択

Instance-wise Supervision-level Optimization in Active Learning

各画像に付ける教師信号の粒度を選び、ラベル作成費用の範囲で学習効果を高めます。

Fig. 2 · 相対アノテーションのためのペア選択 — Fig. 2 · 相対アノテーションのためのペア選択 · 出典：論文PDF ↗

Selected Medical Image Analysis 2024 · 内視鏡 · 順位学習

Deep Bayesian Active Learning-to-Rank with Relative Annotation for Estimation of Ulcerative Colitis Severity

画像対の重症度を比較する相対アノテーションを使い、不確実性に基づいて有益なペアを選びます。

論文・アブストラクトを見る ↗

Cross-topic research

能動的ドメイン適応

病理画像の環境変化にも関連する論文です。

Fig. 2 · クラスタエントロピーによる対象選択 — Fig. 2 · クラスタエントロピーによる対象選択 · 出典：論文PDF ↗

ISBI 2023 · 病理画像 · 能動的ドメイン適応

Cluster Entropy: Active Domain Adaptation in Pathological Image Segmentation

施設が変わった病理画像の中から、追加の正解を付けると学習に役立つスライドを選びます。ドメイン適応のテーマにも掲載。

論文・アブストラクトを見る ↗

Publications

関連論文

Leveraging Vision-Language Models as Weak Annotators in Active Learning
Phuong Ngoc Nguyen, Kaito Shiku, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Shinnosuke Matsuo · IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2026. (Spotlight Oral; top 8% of accepted papers)
Instance-wise Supervision-level Optimization in Active Learning
Shinnosuke Matsuo, Riku Togashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Masahiro Nomura · IEEE CVPR, 2025. (Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:22.1%)
Deep Bayesian Active Learning-to-Rank with Relative Annotation for Estimation of Ulcerative Colitis Severity
Takeaki Kadota, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, and Seiichi Uchida · Medical Image Analysis, 2024. (accepted, IF:10.7)
Cluster Entropy: Active Domain Adaptation in Pathological Image Segmentation · ドメイン適応にも掲載
Xiaoqing Liu, Kengo Araki, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, and Ryoma Bise · IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023. (Oral)

Publication一覧を見る →