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Enregistrement W2540871663 · doi:10.1109/acssc.2007.4487200

Locating Brain Tumors from MR Imagery Using Symmetry

2007· article· en· W2540871663 sur OpenAlex
Nilanjan Ray, Baidya Nath Saha, Matthew Brown

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueConference record/Conference record - Asilomar Conference on Signals, Systems, & Computers · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMedical Image Segmentation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAbnormalitySearch engine indexingSegmentationArtificial intelligenceBounding overwatchMagnetic resonance imagingImage segmentationComputer visionMinimum bounding boxBrain tumorSymmetry (geometry)ExploitImage (mathematics)Pattern recognition (psychology)RadiologyMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor/abnormality segmentation from magnetic resonance imagery (MRI) can play a significant role in cancer research and clinical practice. Although accurate tumor segmentation by radiologists is ideal, it is extremely tedious. Experience shows that for MRI database indexing purposes approximate segmentations can be adequate. In this paper, we propose a straightforward, real-time technique to find a bounding box around the brain abnormality in an MR image. Our algorithm exploits left-to-right symmetry of the brain structure. The proposed detection algorithm can play a useful role in indexing and storage of bulk MRI data, as well as provide an initial step or seed to assist algorithms designed to find accurate tumor boundaries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle