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Enregistrement W2586920272

Semi-automatic segmentation of prostate by directional search for edge boundaries

2015· article· en· W2586920272 sur OpenAlexaff
Juha Kortelainen, Kari Antila, Alain Schmitt, Charles Mougenot, Gösta Ehnholm, Rajiv Chopra

Notice bibliographique

RevueDigital Library (University of West Bohemia) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMedical Image Segmentation Techniques
Établissements canadiensSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthTekes
Mots-clésComputer scienceEnhanced Data Rates for GSM EvolutionSegmentationArtificial intelligenceImage segmentationProstateComputer visionMedicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semi-automatic segmentation of the prostate boundary is presented for the pre-operational images of the MRIguided \nultrasonic thermal therapy of the prostate cancer. The specific deformable surface method is based on \nfirstly fitting an ellipsoid on the given manual landmark points, then modifying the shape of the initialization \nsurface mesh by masking out the regions of the separately segmented bladder and rectum, and finally adapting \nthe surface mesh by searching image for the edge boundaries in the direction of the surface normal. The \nsuggested segmentation method combines information from two types of pre-operational MR-images showing \ndifferent contrast for the tissue structure. Dice similarity coefficient (DSC) between the semi-automatic \nsegmentation and the manual reference was on average 0.89 for a group of N=5 patients having the MRI guided \nultrasound thermal treatment. The robustness of the surface fitting method was tested by simulating 30 \nrandomized initialization sets of the landmark points for each patient, and the resulting standard deviation of \nDSC was 0.01.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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