第2回 JAMIT若手医用画像工学シンポジウム: SAMIT2024

「損失関数の本質と医用画像への応用」

従来深層学習で用いられてきた損失関数は本質的に何を表現しているのか？ 本講演ではその解説と医用画像の応用について，私が学生時代取り組んできた研究を中心にご紹介します．最近の大規模データセットや基盤モデルによる画像認識に疲弊している皆様の希望になるような内容にしたいと思います．

「古くて新しい画像パターン認識」

院生や若手研究者から「深層学習以外の研究に興味がある」という意見をもらうことが少なくありません．第3次ニューロブーム以降の院生・若手研究者からすると，卒業研究で初めて触れる手法，そしてその後のサーベイで触れる先行研究のほぼすべてが深層学習を用いた手法ではないでしょうか？  その一方で，深層学習以前のパターン認識の手法・数理は使えない，という意見も耳にします．これは一般に真として主張できるのでしょうか？ ポストワークショップではこれまでの画像パターン認識の歴史を振り返りつつ，どのような新しい研究ができるのか，何が面白いのか，これらの点を皆さんと議論したいと思います．