Abstrakt. Utbildningen av medicinska bildanalyssystem med hjälp av maskininlärning närmar sig följer ett vanligt manus: samla in och kommentera ett stort dataset, träna klassificeraren på träningssetet, och testa det på en håll-ut testset. Denna process har ingen direkt likhet med radiolog utbildning, som bygger på att lösa en rad uppgifter med ökande svårigheter, där varje uppgift innebär användning av betydligt mindre dataset än de som används i maskininlärning. I den här artikeln föreslår vi en ny utbildningsmetod som inspireras av hur radiologer utbildas. I synnerhet undersöker vi användningen av meta-utbildning som modellerar en klassificering baserad på en rad uppgifter. Uppgifter väljs ut med hjälp av lärar-studenters läroplansinlärning, där varje uppgift består av enkla klassificeringsproblem som innehåller små utbildningsset. Vi tror att vår föreslagna metautbildningsmetod kan användas för att pre-trainea medicinska bildanalysmodeller. Denna hypotes testas på automatisk bröstscreening klassificering från DCE-MRI utbildad med svagt märkta dataset. Den klassificeringsprestanda som uppnås genom vårt tillvägagångssätt visar sig vara den bästa inom området för den applikationen, jämfört med toppmoderna baslinjestrategier: DenseNet, lärande i flera instanser och lärande med flera uppgifter. - Vad är det med dig?
Maicas m.fl. REF föreslog att man skulle emulera hur radiologer lär sig baserat på en uppsättning allt svårare uppgifter.
Training Medical Image Analysis Systems like Radiologists
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}