論文の概要: A Residual Multi-task Network for Joint Classification and Regression in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19692v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 02:02:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:56:18.146722
• Title: A Residual Multi-task Network for Joint Classification and Regression in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像の同時分類と回帰のための残留マルチタスクネットワーク
• Authors: Junji Lin, Yi Zhang, Yunyue Pan, Yuli Chen, Chengchang Pan, Honggang Qi,
• Abstract要約: 本稿では,マルチタスク学習と残差学習を組み合わせた残差マルチタスクネットワーク(Res-MTNet)モデルを提案する。 Res-MTNetはモデルの堅牢性と正確性を高め、より信頼性の高い肺分析ツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.541046664320951
• License:
• Abstract: Detection and classification of pulmonary nodules is a challenge in medical image analysis due to the variety of shapes and sizes of nodules and their high concealment. Despite the success of traditional deep learning methods in image classification, deep networks still struggle to perfectly capture subtle changes in lung nodule detection. Therefore, we propose a residual multi-task network (Res-MTNet) model, which combines multi-task learning and residual learning, and improves feature representation ability by sharing feature extraction layer and introducing residual connections. Multi-task learning enables the model to handle multiple tasks simultaneously, while the residual module solves the problem of disappearing gradients, ensuring stable training of deeper networks and facilitating information sharing between tasks. Res-MTNet enhances the robustness and accuracy of the model, providing a more reliable lung nodule analysis tool for clinical medicine and telemedicine.
• Abstract（参考訳）: 肺結節の検出と分類は,結節の形状や大きさの多様性と,その隠蔽度が高いことから,医用画像解析の課題である。 画像分類における従来のディープラーニング手法の成功にもかかわらず、深層ネットワークは肺結節の検出における微妙な変化を完全に捉えるのに苦慮している。 そこで本稿では,マルチタスク学習と残差学習を組み合わせた残差マルチタスクネットワーク(Res-MTNet)モデルを提案する。 マルチタスク学習により、モデルが複数のタスクを同時に処理できる一方で、残余モジュールは勾配の消失を解消し、より深いネットワークの安定したトレーニングを確実にし、タスク間の情報共有を容易にする。 Res-MTNetはモデルの堅牢性と精度を高め、より信頼性の高い肺結節解析ツールを提供する。

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