清潔な画像を使って学習したモデルの頑健性と信頼性を向上させる: 潜在変数誘導型拡散モデルと入れ子型アンサンブルの活用

本研究は、医療画像分類タスクにおいて、潜在変数誘導型拡散モデルと入れ子型アンサンブルを組み合わせることで、従来手法よりも高い予測精度と確信度を実現する。