[Paper Review] Cooperative multi-task learning and interpretable image biomarkers for glioma grading and molecular subtyping

논문 링크

Redirecting

 

 

아래 내용은 작성자의 사견이 지극히 많이 들어간 내용으로 진위 여부를 꼭 크로스체크하시길 부탁드립니다.

 

 

해당 논문은 Medical Image Analysis 2025에 실린 논문이다.

 

1. 요약

해당 논문은 tumor aware feature를 만들고 task specific / common structre를 잘 나누면 강력한 모델을 만들 수 있다는 내용이다.

 

 

2. 아키텍처

뭔가 복잡한 아키텍처

아키텍처는 복잡하니 생략하겠다...

 

농담이고, 아래처럼 나눠서 설명해 보려고 한다.

 

a. input 부분

non tumor와 tumor input을 따로 만들어서 사용한다.

 

b. 연산 부분

복잡하지만 내가 생각하는 중요한 킥은, non tumor와 tumor input으로 부터 feature vector를 만들고 두 벡터를 통해 non tumor input에 orthogonal한 tumor vector 요소를 분리해 낸다는 점이다. 이 부분으로 인해서 non tumor와 독립된 벡터를 얻게 되는개 집중할만한 부분으로 여겨졌다.

 

 

3. 결과

 

결과는 당연히 좋다...

 

 

4. 결론

 

내가 연구하고자 하는 도메인이 brain tumor classification인데, 이렇게 복잡한 아키텍처를 구현하고, 아이디어를 더하거나 빼서 논문을 쓸 수 있을까...?