論文の概要: MultiCheXNet: A Multi-Task Learning Deep Network For Pneumonia-like Diseases Diagnosis From X-ray Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01973v1
• Date: Wed, 5 Aug 2020 07:45:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:04:06.923348
• Title: MultiCheXNet: A Multi-Task Learning Deep Network For Pneumonia-like Diseases Diagnosis From X-ray Scans
• Title（参考訳）: MultiCheXNet:X線スキャンによる肺炎様疾患診断のためのマルチタスク学習ディープネットワーク
• Authors: Abdullah Tarek Farag, Ahmed Raafat Abd El-Wahab, Mahmoud Nada, Mohamed Yasser Abd El-Hakeem, Omar Sayed Mahmoud, Reem Khaled Rashwan and Ahmad El Sallab
• Abstract要約: MultiCheXNetは、一つの神経アーキテクチャにおいて、肺炎に似た疾患の異なるX線データセットを利用することができる。 私たちのアーキテクチャの共通エンコーダは、異なるタスクに存在する有用な共通機能をキャプチャすることができます。 特殊なデコーダヘッドはタスク固有の特徴をキャプチャできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0621485365427565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MultiCheXNet, an end-to-end Multi-task learning model, that is able to take advantage of different X-rays data sets of Pneumonia-like diseases in one neural architecture, performing three tasks at the same time; diagnosis, segmentation and localization. The common encoder in our architecture can capture useful common features present in the different tasks. The common encoder has another advantage of efficient computations, which speeds up the inference time compared to separate models. The specialized decoders heads can then capture the task-specific features. We employ teacher forcing to address the issue of negative samples that hurt the segmentation and localization performance. Finally,we employ transfer learning to fine tune the classifier on unseen pneumonia-like diseases. The MTL architecture can be trained on joint or dis-joint labeled data sets. The training of the architecture follows a carefully designed protocol, that pre trains different sub-models on specialized datasets, before being integrated in the joint MTL model. Our experimental setup involves variety of data sets, where the baseline performance of the 3 tasks is compared to the MTL architecture performance. Moreover, we evaluate the transfer learning mode to COVID-19 data set,both from individual classifier model, and from MTL architecture classification head.
• Abstract（参考訳）: 我々は,1つのニューラルアーキテクチャにおける肺炎様疾患の異なるX線データセットを活用可能な,エンドツーエンドのマルチタスク学習モデルであるMultiCheXNetを提案し,同時に3つのタスクを実行する。 私たちのアーキテクチャの共通エンコーダは、異なるタスクに存在する有用な共通機能をキャプチャできます。 一般的なエンコーダには、別のモデルと比較して推論時間を高速化する効率的な計算の利点がある。 特殊なデコーダヘッドはタスク固有の特徴をキャプチャできる。 我々は教師に課せられ、セグメンテーションとローカライゼーション性能を損なう負のサンプルの問題に対処する。 最後に, 肺炎様疾患の分類を微調整するために, 転写学習を用いた。 MTLアーキテクチャは、ジョイントまたは非ジョイントラベル付きデータセットでトレーニングすることができる。 アーキテクチャのトレーニングは、MTLモデルに統合される前に、特定のデータセット上で異なるサブモデルを事前訓練する、慎重に設計されたプロトコルに従っている。 私たちの実験では、3つのタスクのベースラインパフォーマンスとmtlアーキテクチャのパフォーマンスを比較した、さまざまなデータセットを設定しました。 さらに、個別分類器モデルとMTLアーキテクチャ分類ヘッドの両方から、COVID-19データセットへの転送学習モードの評価を行った。

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