이 논문은 의료 영상 분석 분야에 대한 새로운 메타데이터셋인 MedIMeta를 소개한다. MedIMeta는 10개의 다양한 영역에서 19개의 데이터셋과 54개의 의료 과제를 포함하고 있다. 이를 통해 단일 과제 및 다중 과제 학습을 지원한다. 많은 과제들은 진단 과제이거나 진단과 직접적으로 관련된 과제이다. 또한 MedIMeta에는 즉각적인 임상적 관련성은 없지만 관심이 있을 수 있는 보조 과제들도 포함되어 있다. 이는 다중 과제 학습 또는 많은 과제로부터 이점을 얻는 FSL 알고리즘 학습에 도움이 될 수 있다. 또한 MedIMeta는 사전 학습된 모델에서 일반적으로 사용되는 224x224 픽셀 크기로 이미지를 표준화하여 실용성을 높였다. 이를 통해 의료 전문가와 ML 커뮤니티 간의 학제 간 협력을 촉진할 수 있다. 더욱이 MedIMeta는 의료 영상에서의 CD-FSL 기술을 연구하고 개발하는 데 이상적인 플랫폼이 될 수 있다.
toiselle kielelle
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Tärkeimmät oivallukset
by Stefano Woer... klo arxiv.org 04-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.16000.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä