arXiv cs.CV· Namitha Narayanan·· 8 小时前AI 评分31
评估多任务形态学概念学习在 3D CT 肺结节恶性风险评估中的表现
Evaluating Multi-Task Morphological Concept Learning for Pulmonary Nodule Malignancy Assessment in 3D CT
AI 导读
让 3D CNN 同时预测肺结节恶性风险与毛刺征、分叶征的多任务设置，并未明显提升恶性分类性能。研究基于 LIDC-IDRI 数据集 742 名患者的 3,918 条阅片者级标注，单任务模型 ROC-AUC 为 0.552，多任务模型为 0.558，差值 0.005（95% CI -0.087 至 0.090）。
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