Tidig upptäckt av lungknutor är av stor betydelse vid lungcancerscreening. Befintlig forskning erkänner den kritiska roll som CAD-system spelar för tidig upptäckt och diagnos av lungknutor. Många CAD-system, som används som verktyg för att upptäcka cancer, ger dock många falska positiva resultat och kräver ytterligare en minskning av FP. Riktlinjer för tidig diagnos och behandling av lungcancer består dessutom av olika form- och volymmätningar av avvikelser. Segmentering är kärnan i vår förståelse av knutor morfologi vilket gör det till ett stort intresseområde inom området datorstödda diagnossystem. Denna studie syftade till att testa hypotesen att gemensamt lärande av falskt positiva (FP) nodule minskning och nodule segmentering kan förbättra datorstödda diagnossystem (CAD) prestanda på båda uppgifterna. För att stödja denna hypotes föreslår vi att man tillsammans tar itu med dessa två problem genom en omfattande multi-task CNN i 3D. Vi testade vårt system på LUNA16 dataset och uppnådde en genomsnittlig tärningslikviditetskoefficient (DSC) på 91% som segmenteringsnoggrannhet och en poäng på nästan 92% för FP minskning. Som ett bevis på vår hypotes visade vi på förbättringar av segmenterings- och FP-minskningsuppgifter över två baslinjer. Våra resultat stöder att gemensam utbildning av dessa två uppgifter genom en multi-task lärande strategi förbättrar systemets prestanda på båda. Vi visade också att ett halvövervakat tillvägagångssätt kan användas för att övervinna begränsningen av bristen på märkta data för 3D-segmenteringsuppgiften.
Khosravan m.fl. REF använde en halvövervakad multi-task-modell för gemensamt lärande av falsk positiv reduktion och knutpunktssegmentering från 3D CT.
Semi-Supervised Multi-Task Learning for Lung Cancer Diagnosis
{'venue': '2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'journal': '2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}