論文の概要: Multi-task UNet: Jointly Boosting Saliency Prediction and Disease Classification on Chest X-ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07118v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 01:12:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 15:49:31.835461
• Title: Multi-task UNet: Jointly Boosting Saliency Prediction and Disease Classification on Chest X-ray Images
• Title（参考訳）: マルチタスクUNet:胸部X線画像の唾液濃度予測と疾患分類を併用
• Authors: Hongzhi Zhu, Robert Rohling, Septimiu Salcudean
• Abstract要約: 本稿では,胸部X線(CXR)画像のビジュアル・サリエンシ予測のための新しい深層学習モデルについて述べる。 データ不足に対処するため,マルチタスク学習手法を応用し,同時にCXRの疾患分類に取り組む。 提案したディープラーニングモデルと新しい学習手法を併用した実験により,サリエンシ予測や画像分類のための既存手法よりも優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8637285238278434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Human visual attention has recently shown its distinct capability in boosting machine learning models. However, studies that aim to facilitate medical tasks with human visual attention are still scarce. To support the use of visual attention, this paper describes a novel deep learning model for visual saliency prediction on chest X-ray (CXR) images. To cope with data deficiency, we exploit the multi-task learning method and tackles disease classification on CXR simultaneously. For a more robust training process, we propose a further optimized multi-task learning scheme to better handle model overfitting. Experiments show our proposed deep learning model with our new learning scheme can outperform existing methods dedicated either for saliency prediction or image classification. The code used in this paper is available at https://github.com/hz-zhu/MT-UNet.
• Abstract（参考訳）: 人間の視覚的な注意は、機械学習モデルの強化に特有の能力を示している。 しかし、人間の視覚に注意を向けて医療作業を促進しようとする研究はまだ少ない。 本稿では,胸部X線(CXR)画像における視覚的サリエンシ予測のための新しい深層学習モデルについて述べる。 データ不足に対処するため,マルチタスク学習手法を応用し,同時にCXRの疾患分類に取り組む。 より堅牢なトレーニングプロセスのために、より最適化されたマルチタスク学習スキームを提案する。 提案したディープラーニングモデルと新しい学習手法を併用した実験により,サリエンシ予測や画像分類のための既存手法よりも優れることを示す。 本論文で使用するコードはhttps://github.com/hz-zhu/mt-unetで利用可能である。

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