乳がん組織学的画像分類（20% ラベル）

乳房がんの組織学的画像の分類（20%のラベル付きデータを使用）は、限られたラベル付きデータの条件下で、BreakHisデータセットから組織学的画像を正確に分類することを目指した深層学習モデルの開発です。このタスクでは、必要なラベル付きデータの量を減らすことで、モデルの学習効率と汎化能力を向上させ、臨床病理におけるより迅速で正確な診断支援を可能にします。