SMART-Net: Multi-Task Learning을 이용한 강건한 뇌출혈 진단 알고리즘 개발. [Med. Image Anal.]

학술웨비나 개최완료

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2023년 04월 13일 (목) 오후 03시
경성구(서울아산병원)
Improved performance and robustness of multi-task representation learning with consistency loss between pretexts for intracranial hemorrhage identification in head CT

Med. Image Anal. , Volume 81, October 2022, 102489 | https://doi.org/10.1016/j.media.2022.102489

개요

							이번 발표에서는 의료 도메인에서 귀납적 전이 학습을 이용한 효과적인 표현 학습 방법 중 Multi-task learning에 대해 다룰 예정입니다. 특히, 뇌출혈의 이질성으로 인한 훈련의 어려움, Sensitivity와 Specificity 모두에서 높은 고성능 요구, 환자 수준의 예측을 위한 과도한 자원 비용, 그리고 외부 병원 데이터에 대한 취약성 등으로 인해 기존 딥러닝 기반의 이전 기술들이 해결하지 못했던 문제들을 어떤 방식으로 해결하여 강건한 뇌출혈 진단 Computer-aided diagnosis (CAD) 모델을 개발했는지에 대해 발표하겠습니다.

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