Brain medical image diagnosis based on corners with importance-values
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain disorders are one of the top causes of human death. Generally, neurologists analyze brain medical images for diagnosis. In the image analysis field, corners are one of the most important features, which makes corner detection and matching studies essential. However, existing corner detection studies do not consider the domain information of brain. This leads to many useless corners and the loss of significant information. Regarding corner matching, the uncertainty and structure of brain are not employed in existing methods. Moreover, most corner matching studies are used for 3D image registration. They are inapplicable for 2D brain image diagnosis because of the different mechanisms. To address these problems, we propose a novel corner-based brain medical image classification method. Specifically, we automatically extract multilayer texture images (MTIs) which embody diagnostic information from neurologists. Moreover, we present a corner matching method utilizing the uncertainty and structure of brain medical images and a bipartite graph model. Finally, we propose a similarity calculation method for diagnosis. RESULTS: Brain CT and MRI image sets are utilized to evaluate the proposed method. First, classifiers are trained in N-fold cross-validation analysis to produce the best θ and K. Then independent brain image sets are tested to evaluate the classifiers. Moreover, the classifiers are also compared with advanced brain image classification studies. For the brain CT image set, the proposed classifier outperforms the comparison methods by at least 8% on accuracy and 2.4% on F1-score. Regarding the brain MRI image set, the proposed classifier is superior to the comparison methods by more than 7.3% on accuracy and 4.9% on F1-score. Results also demonstrate that the proposed method is robust to different intensity ranges of brain medical image. CONCLUSIONS: In this study, we develop a robust corner-based brain medical image classifier. Specifically, we propose a corner detection method utilizing the diagnostic information from neurologists and a corner matching method based on the uncertainty and structure of brain medical images. Additionally, we present a similarity calculation method for brain image classification. Experimental results on two brain image sets show the proposed corner-based brain medical image classifier outperforms the state-of-the-art studies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».