Hier is een gedetailleerde architectuursuggestie voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat geschikt is voor multitask learning, gericht op zowel beeldclassificatie als semantische segmentatie van medische beelden: **1. Architectuurontwerp** **a. Shared Encoder (Feature Extractor):** - **Conv Layer 1:** 64 filters, 3x3 kernel, padding='same', activatie='ReLU' - **Pooling:** MaxPooling 2x2 - **Conv Layer 2:** 128 filters, 3x3, padding='same', activatie='ReLU' - **Pooling:** MaxPooling 2x2 - **Conv Layer 3:** 256 filters, 3x3, padding='same', activatie='ReLU' - **Pooling:** MaxPooling 2x2 - **Conv Layer 4:** 512 filters, 3x3, padding='same', activatie='ReLU' Deze gedeelde basis leert algemene kenmerken en biedt een goede representatie voor beide taken. **b. Tak voor Beeldclassificatie:** - **Flatten** of Global Average Pooling (GAP) na de encoder - **Dense Layer:** 128 neuronen, activatie='ReLU' - **Dropout:** 0.5 (om overfitting te voorkomen) - **Outputlaag:** 3 neuronen (voor 3 klassen), activatie='softmax' **c. Tak voor Semantische Segmentatie:** - **Upsampling Blocks:** - ConvTranspose2D of UpSampling2D gecombineerd met Conv2D, telkens gevolgd door activatie='ReLU' - Bijvoorbeeld: - UpSampling2D (2x) → Conv2D (256 filters, 3x3) → ReLU - Repeat tot de oorspronkelijke resolutie (256x256) te bereiken - **Skip-Connections:** Maak gebruik van skip-verbindingen (zoals in een U-Net) door features uit de encoder direct te koppelen aan de corresponderende decoderlagen. - **Outputlaag:** Conv2D met 3 filters (voor 3 klassen), kernel 1x1, activatie='softmax' per pixel **2. Kenmerken delen tussen taken** - Het gebruik van een gedeelde encoder zorgt dat basiskenmerken zoals randen, texturen enzovoort, voor beide taken worden geleerd. - Skip-verbindingen in de segmentatietak behouden hoge-resolutie details en verbeteren de nauwkeurigheid van pixelclassificatie. **3. Trainingsstrategieën** - **Lossfuncties:** - **Classificatie:** Categorical Cross-Entropy - **Segmentatie:** Categorical Cross-Entropy (per pixel) of Dice Loss voor betere overlap - **Totale verlies:** Gewogen som van beide, bijvoorbeeld: `Loss_total = λ1 * Loss_classificatie + λ2 * Loss_segmentatie` waarbij λ1 en λ2 hyperparameters zijn om de balans te bepalen. - **Optimalisator:** Adam met een leerpercentage van 1e-4 of 1e-5, afhankelijk van convergentie. - **Learning rate scheduling:** Gebruik bijvoorbeeld ReduceLROnPlateau of cyclic learning rates om het leerproces te verbeteren. - **Data augmentatie:** Toepassen van rotaties, flips, zooms en intensiteitsvariaties om de generalisatie te versterken. **4. Overwegingen voor verbetering** - **Pretraining:** Als mogelijk, gebruik pretrained modellen (bijvoorbeeld op ImageNet) voor de encoder, aangepast aan medische beelden. - **Multi-headed output:** Zorg dat de netwerken apart kunnen trainen, maar met gedeelde gewichten in de encoder. - **Balanceren van taken:** Pas de lossgewichten aan zodat geen enkele taak de training domineert. **5. Samenvatting** Deze architectuur combineert een gedeelde convolutionele basis met aparte decoders voor classificatie en segmentatie, waardoor efficiënt gebruik wordt gemaakt van gedeelde kenmerken en het model effectief multitask learning uitvoert. Een zorgvuldig gekozen verliesfunctie en optimalisator, samen met data-augmentatie, zorgen voor een robuuste en goed presterende oplossing voor medische beeldanalyse. Heeft u verdere specificaties of vragen over implementatie of hyperparameter tuning?

Zeker, hier is een gedetailleerd voorstel voor een multitask CNN-architectuur voor medische beeldverwerking. ### Overzicht van de Architectuur We gebruiken een gedeelde encoder met twee taakspecifieke decoders (heads). Deze aanpak maximaliseert het delen van kenmerken voor efficiëntie en consistentie, terwijl elk taak zijn eigen gespecialiseerde verwerking behoudt. --- ### Gedetailleerde Architectuursuggestie **Basisprincipe:** Encoder-Decoder structuur met U-Net inspiratie voor segmentatie, gecombineerd met een classificatietak. **1. Gedeelde Encoder (Backbone)** * **Doel:** Extractie van low-level, mid-level en high-level kenmerken die beide taken ten goede komen. * **Architectuurkeuze:** **ResNet-18** of **VGG-16** (lichtgewicht, goed presterend op 256x256 beelden). Pre-trained gewichten (bv. op ImageNet) kunnen transfer learning mogelijk maken. * **Input:** `(256, 256, 3)` * **Kerncomponenten:** * **Convolutie lagen:** Gebruik 3x3 kernels met `padding='same'` om spatiale dimensies niet te verkleinen in de eerste lagen. * **Activatie:** **ReLU** (of zijn varianten zoals **LeakyReLU**) voor niet-lineariteit. * **Pooling:** **MaxPooling2D** (2x2) om de feature maps stapsgewijs te downsampen (bijv. naar 128x128, 64x64, 32x32, 16x16). * **Normalisatie:** **Batch Normalization** na elke convolutie en vóór activatie. Dit versnelt de training en stabiliseert het leerproces voor multitask learning. **2. Multitask Bottleneck (Gedeelde Kenmerken)** * Na de encoder voegen we een of meerdere volledig verbonden (of convolutionele) lagen toe die als gedeelde representatie fungeren. * **Suggestie:** `GlobalAveragePooling2D()` gevolgd door een `Dense(512)` laag met ReLU activatie. Deze laag vat alle geëxtraheerde kenmerken samen en fungeert als input voor beide decoders. **3. Taakspecifieke Decoders (Heads)** **A. Classificatie Head** * **Architectuur:** Neemt de output van de gedeelde bottleneck (`Dense(512)`) als input. * **Opbouw:** 1. `Dropout(0.5)` – Cruciaal om overfitting tegen te gaan, vooral op een dataset van 10.000 beelden. 2. `Dense(256, activation='relu')` 3. `Dropout(0.3)` 4. `Dense(3, activation='softmax')` – Output laag voor 3 klassen. **B. Segmentatie Head** * **Architectuur:** Neemt de feature maps van de **laatste convolutionele laag van de encoder** en bouwt deze weer op naar de originele resolutie via transposed convoluties (of upsampling) en skip connections (zoals in U-Net). * **Opbouw:** * Gebruik **Transpose Convolution (Conv2DTranspose)** of **Upsampling2D** gevolgd door standaard convoluties om de spatiale resolutie stapsgewijs te vergroten (van 16x16 terug naar 256x256). * **Skip Connections:** Verbind de feature maps van de encoder op verschillende dieptes direct met de corresponderende lagen in de decoder. Dit helpt bij het herstellen van fijne ruimtelijke details die cruciaal zijn voor pixel-per-pixel segmentatie. * **Convoluties:** Elke upsampling stap wordt gevolgd door convoluties (meestal twee 3x3 conv lagen met BatchNorm en ReLU). * **Output Laag:** `Conv2D(3, (1, 1), activation='softmax')` – Een 1x1 convolutie die voor elke pixel een voorspelling doet over de 3 klassen. --- ### Trainingsstrategieën voor Multitask Optimalisatie 1. **Gezamenlijke Verliesfunctie (Multi-Task Loss):** De totale loss (`L_total`) is een gewogen som van de individuele taken: `L_total = λ_class * L_class + λ_seg * L_seg` * `L_class`: **Categorical Crossentropy** voor classificatie. * `L_seg`: **Categorical Crossentropy** of **Dice Loss** (zeer effectief voor medische beeldsegmentatie, vooral bij klasse-onbalans) voor segmentatie. * `λ_class` en `λ_seg`: Hyperparameters om het belang van elke taak te balanceren. Begin met `λ_class = 1.0` en `λ_seg = 1.0` en pas aan op basis van de validatieprestaties. Dynamisch afstemmen van deze gewichten tijdens de training kan zeer effectief zijn. 2. **Alternatieve Training (Gradient Normalization):** In plaats van een vast gewicht, kunnen geavanceerdere methoden worden gebruikt om de schaal van de gradients van elke taak tijdens de training dynamisch in evenwicht te brengen. Dit voorkomt dat de ene taak de andere domineert. Bibliotheken zoals `keras` en `pytorch` hebben packages (bv. `pytorch` `valley`) die dit implementeren. 3. **Geadvieerde Optimizer:** Gebruik **Adam** of **AdamW** (with weight decay) als optimizer. Deze past de learning rate automatisch aan per parameter, wat het afstemmen van de learning rate voor de verschillende taken vergemakkelijkt. 4. **Learning Rate Schema:** Implementeer **Learning Rate Scheduling** (bijv. ReduceLROnPlateau) om de learning rate te verlagen wanneer de validatieloss stagneert. Dit helpt bij het verfijnen van de prestaties in de latere trainingsfasen. 5. **Data Augmentatie:** Essentieel om overfitting tegen te gaan en de effectieve datasetgrootte te vergroten. Voor medische beelden zijn dit onder andere: * Random rotaties, horizontaal en verticaal spiegelen. * Kleurvariatie: helderheid, contrast aanpassingen. * Elastic deformations (zeer gebruikelijk en effectief in medische beeldanalyse). --- ### Samenvatting van de Voorgestelde Architectuur | Laag (Type) | Output Shape | Parameters / Details | Taak | | ---------------------------- | ----------------- | --------------------------------------------- | ----------- | | **Input** | (256, 256, 3) | | Gedeeld | | **Gedeelde Encoder** | | ResNet-18 backbone, BatchNorm, ReLU | Gedeeld | | ... | ... | ... | Gedeeld | | **Bottleneck** | (512) | GlobalAveragePooling2D(), Dense(512) | Gedeeld | | **Classificatie Head** | | | Specifiek | | ├── Dropout (0.5) | (512) | | Specifiek | | ├── Dense (256) | (256) | activation='relu' | Specifiek | | ├── Dropout (0.3) | (256) | | Specifiek | | └── **Output_Class** | **(3)** | activation='softmax' | Specifiek | | **Segmentatie Head** | | | Specifiek | | (Neemt encoder features) | | | Specifiek | | ├── Upsampling Blokken | (256, 256, 64) | Conv2DTranspose, Skip Connections | Specifiek | | ├── ... | ... | ... | Specifiek | | └── **Output_Seg** | **(256, 256, 3)** | Conv2D(3, 1x1), activation='softmax' | Specifiek | **Aanbeveling:** Implementeer dit model in een framework zoals TensorFlow/Keras of PyTorch. Begin met het trainen van de encoder en beide heads gelijktijdig met de voorgestelde gezamenlijke verliesfunctie. Monitor de loss van beide taken afzonderlijk en gezamenlijk op een validatieset om de prestaties te evalueren en de loss-gewichten (`λ`) eventueel bij te stellen.