Correlated Regression Feature Learning for Automated Right Ventricle Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Accurate segmentation of right ventricle (RV) from cardiac magnetic resonance (MR) images can help a doctor to robustly quantify the clinical indices including ejection fraction. In this paper, we develop one regression convolutional neural network (RegressionCNN) which combines a holistic regression model and a convolutional neural network (CNN) together to determine boundary points' coordinates of RV directly and simultaneously. In our approach, we take the fully connected layers of CNN as the holistic regression model to perform RV segmentation, and the feature maps extracted by convolutional layers of CNN are converted into 1-D vector to connect holistic regression model. Such connection allows us to make full use of the optimization algorithm to constantly optimize the convolutional layers to directly learn the holistic regression model in the training process rather than separate feature extraction and regression model learning. Therefore, RegressionCNN can achieve optimally convolutional feature learning for accurately catching the regression features that are more correlated to RV regression segmentation task in training process, and this can reduce the latent mismatch influence between the feature extraction and the following regression model learning. We evaluate the performance of RegressionCNN on cardiac MR images acquired of 145 human subjects from two clinical centers. The results have shown that RegressionCNN's results are highly correlated (average boundary correlation coefficient equals 0.9827) and consistent with the manual delineation (average dice metric equals 0.8351). Hence, RegressionCNN could be an effective way to segment RV from cardiac MR images accurately and automatically.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».