肺がんと肺転移がんの細胞画像を用いたフェーズショット学習による分類

本研究は、気管支内超音波検査(EBUS)の細胞画像を用いて、フェーズショット学習(FSL)を活用し、肺がんと肺転移がんの分類モデルを開発することを目的としている。提案手法は、少量のデータでも高精度な分類を実現し、患者の早期発見と治療につなげることができる。