技術研究　arXiv Computer Vision　2026-10-20 13:00

眼底画像の分割、疑似ラベル品質で領域汎化

原題　Pseudo-Label Foreground Quality Weighting for Domain-Generalized Fundus Image Segmentation

視神経乳頭・陥凹の分割は緑内障評価の中心だが、少量のラベル付きデータでは領域シフトで性能が落ちる。本研究は疑似ラベルの前景品質で重みづけする半教師あり手法を提案する。

論点

医療AIはラベル不足を疑似ラベルで補ってよいか

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賛成側の視点

専門医のラベルは高価で足りない。疑似ラベルで広げなければ普及しない。

反対側の視点

誤りを学習して増幅する。医療で不確かなラベルに頼るのは危うい。