論文の概要: TreeNet: Layered Decision Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09654v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 07:00:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.521622
• Title: TreeNet: Layered Decision Ensembles
• Title（参考訳）: TreeNet: 階層化された決定アンサンブル
• Authors: Zeshan Khan,
• Abstract要約: TreeNetは、医療画像解析に適した階層化された意思決定アンサンブル学習手法である。 TreeNetは、多種多様な複雑な機械学習タスクにまたがって優れたパフォーマンスを提供できる、強力で適応可能なモデルとして登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Within the domain of medical image analysis, three distinct methodologies have demonstrated commendable accuracy: Neural Networks, Decision Trees, and Ensemble-Based Learning Algorithms, particularly in the specialized context of genstro institutional track abnormalities detection. These approaches exhibit efficacy in disease detection scenarios where a substantial volume of data is available. However, the prevalent challenge in medical image analysis pertains to limited data availability and data confidence. This paper introduces TreeNet, a novel layered decision ensemble learning methodology tailored for medical image analysis. Constructed by integrating pivotal features from neural networks, ensemble learning, and tree-based decision models, TreeNet emerges as a potent and adaptable model capable of delivering superior performance across diverse and intricate machine learning tasks. Furthermore, its interpretability and insightful decision-making process enhance its applicability in complex medical scenarios. Evaluation of the proposed approach encompasses key metrics including Accuracy, Precision, Recall, and training and evaluation time. The methodology resulted in an F1-score of up to 0.85 when using the complete training data, with an F1-score of 0.77 when utilizing 50\% of the training data. This shows a reduction of F1-score of 0.08 while in the reduction of 50\% of the training data and training time. The evaluation of the methodology resulted in the 32 Frame per Second which is usable for the realtime applications. This comprehensive assessment underscores the efficiency and usability of TreeNet in the demanding landscape of medical image analysis specially in the realtime analysis.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析の領域内では、ニューラルネットワーク、決定木、およびアンサンブルベース学習アルゴリズムの3つの異なる手法が、特にジェンストロの制度的軌跡異常検出の専門的文脈において、補正可能な精度を示している。 これらの手法は、大量のデータが利用可能である疾患検出シナリオにおいて有効であることを示す。 しかし、医用画像解析における主な課題は、データの可用性とデータの信頼性の制限である。 本稿では,医療画像解析に適した階層型意思決定アンサンブル学習手法であるTreeNetを紹介する。 ニューラルネットワーク、アンサンブル学習、およびツリーベースの決定モデルから重要な機能を統合することで構築されたTreeNetは、多種多様な複雑な機械学習タスクに対して優れたパフォーマンスを提供することができる、強力で適応可能なモデルとして登場した。 さらに、その解釈可能性と洞察に富んだ意思決定プロセスは、複雑な医療シナリオにおける適用性を高める。 提案手法の評価は、精度、精度、リコール、トレーニングと評価時間を含む重要な指標を含む。 その結果、完全なトレーニングデータを使用する場合のF1スコアは最大0.85であり、トレーニングデータの50%を利用する場合のF1スコアは0.77である。 これによりF1スコアの0.08が減少し、トレーニングデータの50倍の減少とトレーニング時間が短縮された。 この手法の評価により、リアルタイムアプリケーションに使用可能な毎秒32フレームを実現した。 この包括的評価は、特にリアルタイム解析における医療画像解析の要求状況におけるTreeNetの効率性とユーザビリティを裏付けるものである。

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