基于多任务学习的大脑肿瘤图像检索
计算机视觉与模式识别
2018-10-23 v1
摘要
基于分类的图像检索系统通过在相关分类问题上训练卷积神经网络（CNNs）并将所得特征空间中的距离用作相似性度量来构建。然而，在实际应用中，通常希望有考虑到数据多个方面（例如脑肿瘤类型及其位置）的表示。在我们的工作中，我们用多任务学习扩展了基于分类的方法：我们在具有异质标签的脑部MRI扫描上训练CNN，并实现了相应的大脑肿瘤图像检索系统。我们在包含肿瘤类型、形状和位置信息的大脑肿瘤数据上验证了我们的方法。我们表明，我们的方法使我们能够构建比单任务基于分类的方法包含更多相关肿瘤信息的表示。
引用
@article{arxiv.1810.09369,
title = {Brain Tumor Image Retrieval via Multitask Learning},
author = {Maxim Pisov and Gleb Makarchuk and Valery Kostjuchenko and Alexandra Dalechina and Andrey Golanov and Mikhail Belyaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.09369},
year = {2018}
}