データ収集を標準化するための包括的なシステムです。このシステムは、肝腫瘍の悪性度を判断するための標準化されたプロセスを開発し、画像所見の医師による解釈のばらつきを減らします。医師はLI-RADSに基づいて判断する際の手続きが複雑であるため、長い時間を費やす必要があります。最近、いくつかの研究では、ディープラーニングを使用してLI-RADSベースの肝病変分類を実行し、インテリジェントな肝病変の評価の可能性を確認しています。精度が低いため、既存の方法では臨床使用には不十分です。既存の手法では分類結果しか得られず、分類基準が不足しているため、医師に信頼されにくくて、実用化の妨げとなっています。この研究では、マルチタスク畳み込みニューラルネットワークに基づく信頼性の高いインテリジェントなLI-RADSを提案します。手動LI-RADS分類は、主に4つの病理学的特徴に従って判断されるため、この研究では、マルチタスクモデルを使用して、4つの分岐構造を確立し、それぞれ異なる病理学的特徴を抽出および分析して、メインタスクにさらに豊かで効果的な深い特徴を提供します(つまり、モデルのパフォーマンスを向上させるLI-RADS分類モデル)。各支部は主要な特徴の分析結果を提供することができ、実際の使用では、信頼性の参考となるように、主要な特徴の結果をLI-RADS分類結果とともに医師に提供することができます。この研究は、信頼性が高く高精度な肝臓癌のLI-RADS分類を実現するマルチタスクディープラーニングフレームワークを提案した最初の研究です。