小児低グレード膠芽腫の分割のためのマルチタスク学習の改善 背景紹介 小児脳腫瘍の分割は、腫瘍容量分析および人工知能アルゴリズムの主要なタスクである。しかし、このプロセスは時間がかかり、神経放射線学の専門家の知識が必要です。多くの研究が成人の脳腫瘍分割の最適化に集中していますが、人工知能主導の小児腫瘍分割に関する研究はまれです。さらに、小児と成人の脳腫瘍のMRI信号特徴は異なるため、小児脳腫瘍のための特別な分割アルゴリズムが必要です。したがって、本論文は、脳腫瘍の遺伝子変化分類器を主要ネットワークに補助タスクとして追加し、マルチタスク学習（Deep Multitask Learning, DMTL）を通じて分割結果の精度を向上させることを提案します。 論文出典 この研究は以下の研究者によって行...