Integrated system for automatic detection of representative video frames in wireless capsule endoscopy using adaptive sliding window singular value decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Wireless capsule endoscopy (WCE) is a non‐invasive diagnosis method that allows recording a video as the capsule travels through the gastrointestinal (GI) tract. The practical drawback is producing a long clinical video in which the review process by an experienced specialist is tedious. Automated summarisation methods can reduce the evaluation time by experts as well as errors in manual interpretation. The proposed approach consists of three main steps as follows: First, an adaptive sliding window singular value decomposition is employed to extract representative video frames. Then, adaptive contrast diffusion is utilised to increase the visibility of WCE frames. At the end stage, a novel knowledge‐based method is developed to segment video frames into four topographic zones of GI tract, which are oesophagus, stomach, small intestine and large intestine. The authors have evaluated the proposed framework in the presence of 30 local datasets as well as publicly available KID database. The average recall and precision were estimated by 0.86 and 0.83, and by 0.82 and 0.83 for KID database, respectively. Their results reveal that significant reduction in the review time is feasible using the proposed technique. Quantitative results of summarisation show that the proposed method is more effective than three methods in the literature.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».