A Conditional Random Field Weakly Supervised Segmentation Approach for Segmenting keratocytes Cells in Corneal Optical Coherence Tomography Images
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.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Keratocytes are vital for maintaining the overall health of human<br />cornea as they preserve the corneal transparency and help in healing<br />corneal injuries. Manual segmentation of keratocytes is challenging,<br />time consuming and also needs an expert. Here, we propose<br />a novel semi-automatic segmentation framework, called Conditional<br />Random FieldWeakly Supervised Segmentation (CRF-WSS)<br />to perform the keratocytes cell segmentation. The proposed framework<br />exploits the concept of dictionary learning in a sparse model<br />along with the Conditional Random Field (CRF) modeling to segment<br />keratocytes cells in Ultra High Resolution Optical Coherence<br />Tomography (UHR-OCT) images of human cornea. The results<br />show higher accuracy for the proposed CRF-WSS framework compare<br />to the other tested Supervised Segmentation (SS) andWeakly<br />Supervised Segmentation (WSS) methods.</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle