Abstrakt. Multi-task neurala nätverk arkitekturer ger en mekanism som gemensamt integrerar information från olika källor. Det är idealiskt i samband med MR-endast strålbehandling planering eftersom det kan gemensamt regressera en syntetisk CT (synCT) scan och segment organ-at-risk (OAR) från MRT. Vi föreslår ett probabilistiskt multi-task-nätverk som uppskattar: 1) inneboende osäkerhet genom en heteroscedastisk bullermodell för rumsligt anpassning av aktivitetsförlustviktning och 2) parameterosäkerhet genom ungefärlig Bayesiansk slutledning. Detta möjliggör provtagning av flera segmenteringar och synkroniseringar som delar deras nätverksrepresentation. Vi testar vår modell på prostatacancer skannar och visar att den producerar mer exakta och konsekventa synCTs med en bättre uppskattning i variansen av felen, state of the art resultat i OAR segmentering och en metodik för kvalitetssäkring i strålbehandlingsplanering.
Bragman m.fl. REF studerade värdet av osäkerhetsmodellering för lärande med flera uppgifter i samband med MR-baserad strålbehandlingsplanering där den syntetiska CT-bilden och segmenteringen av organ i riskzonen samtidigt förutses från den ingående MRI-bilden.
Uncertainty in multitask learning: joint representations for probabilistic MR-only radiotherapy planning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}