Deep Regression Segmentation for Cardiac Bi-Ventricle MR Images
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac bi-ventricle segmentation can help physicians to obtain clinical indices, such as mass and volume of left ventricle (LV) and right ventricle (RV). In this paper, we propose a regression segmentation framework to delineate boundaries of bi-ventricle from cardiac magnetic resonance (MR) images by building a regression model automatically and accurately. First, we extract DAISY feature from images. Then, a point based representation method is employed to depict the boundaries. Finally, we use DAISY as input and boundary points as labels to train the regression model based on deep belief network. Regression combined deep learning and DAISY feature can capture high level image information and accurately segment biventricle with fewer assumptions and lower computational cost. In our experiment, the performance of the proposed framework is compared with manual segmentation on 145 clinical subjects (2900 images in total), which are collected from three hospitals affiliated with two health care centers (London Healthcare Center and St. Josephs HealthCare). The results of our method and manually segmented method are highly consistent. High Pearson's correlation coefficient between automated boundaries and manual annotation is up to 0.995 (endocardium of LV), 0.997 (epicardium of LV), and 0.985 (RV). Average Dice metric is up to 0.916 (endocardium of LV), 0.941 (epicardium of LV), and 0.844 (RV). Altogether, experimental results are capable of demonstrating the efficacy of our regression segmentation framework for cardiac MR images.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».