3D CT肺結節の悪性度評価、多重タスク学習の有効性には課題 米研究論文
ナミタ・ナラヤナン (Namitha Narayanan) 氏は2026年9月30日(現地時間)、arXiv cs.CVで公開された研究論文で、3D CTスキャンを用いた肺結節の悪性度評価において、形態学的特徴を多重タスク学習に組み込んでも、分類性能の明確な向上には繋がらない可能性を示唆した。この研究は、注釈付けされた形態学的特徴と悪性度リスクを、病変中心の3D CTボリュームから学習することが分類性能を改善するかを検証したものだ。