Quantitative evaluation method of image segmentation techniques for Magnetic Resonance guided High Intensity Focused Ultrasound therapy
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a quantitative evaluation method for the accuracy of two different segmentation techniques for the treatment planning of Magnetic Resonance guided High Intensity Focused Ultrasound (MRgHIFU). The first technique is a combination of image segmentation methods consisting of Otsu's method, global, edge detection with Laplacian of Gaussian method, region growing algorithm and variable thresholding method. The second technique is a combination of image segmentation methods consisting of Otsu's method and the selection of regions using variable thresholding. These methods were used to classify the pixels of real Magnetic Resonance (MR) images obtained for the study of the distribution of heat in abscess treatment in a murine model with High-Intensity Focused Ultrasound (HIFU). In the evaluation, a total of nine surveys of 48 images each were used, and a methodology including three main steps was followed: establishment of ground truth images and calculation of areas from the segmented images, discrepancy measure calculation, and data normalization. For the evaluation an area-based metric was used and it was based on a discrepancy measure proposed for two regions and on the generalized version for c regions. After the evaluation of both segmentation techniques it was found that they presented a better performance in axial MR images than in sagittal MR images. In sagittal MR images, the average error and standard deviation error measures indicated a high variability in the segmentation for both techniques. Due to the performance of the segmentation for sagittal images, improvements will be implemented taking into account the combination of the evaluated methods in order to exploit the benefits of each one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».