半教師付き医療画像分類

半教師付き医療画像分類は、教師あり学習と教師なし学習の手法を組み合わせた医療画像分類の技術です。このタスクの目的は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを使用することで、医療画像分類の精度と堅牢性を向上させ、医療診断、疾患スクリーニング、治療計画に重要な役割を果たすことです。高価で時間のかかるラベル付きデータへの依存を減らすことで、このアプローチはモデルの訓練効率と汎化能力を効果的に向上させることができます。