Cardiac-DeepIED: Automatic Pixel-Level Deep Segmentation for Cardiac Bi-Ventricle Using Improved End-to-End Encoder-Decoder Network
Notice bibliographique
Résumé
Accurate segmentation of cardiac bi-ventricle (CBV) from magnetic resonance (MR) images has a great significance to analyze and evaluate the function of the cardiovascular system. However, the complex structure of CBV image makes fully automatic segmentation as a well-known challenge. In this paper, we propose an improved end-to-end encoder-decoder network for CBV segmentation from the pixel level view (Cardiac-DeepIED). In our framework, we explicitly solve the high variability of complex cardiac structures through an improved encoder-decoder architecture which consists of Fire dilated modules and D-Fire dilated modules. This improved encoder-decoder architecture has the advantages of being capable of obtaining semantic task-aware representation and preserving fine-grained information. In addition, our method can dynamically capture potential spatiotemporal correlations between consecutive cardiac MR images through specially designed convolutional long-term and short-term memory structure; it can simulate spatiotemporal contexts between consecutive frame images. The combination of these modules enables the entire network to get an accurate, robust segmentation result. The proposed method is evaluated on the 145 clinical subjects with leave-one-out cross-validation. The average dice metric (DM) is up to 0.96 (left ventricle), 0.89 (myocardium), and 0.903 (right ventricle). The performance of our method outperforms state-of-the-art methods. These results demonstrate the effectiveness and advantages of our method for CBV regions segmentation at the pixel-level. It also reveals the proposed automated segmentation system can be embedded into the clinical environment to accelerate the quantification of CBV and expanded to volume analysis, regional wall thickness analysis, and three LV dimensions analysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».