Multiple Axial Spine Indices Estimation via Dense Enhancing Network With Cross-Space Distance-Preserving Regularization
Notice bibliographique
Résumé
Automatic estimation of axial spine indices is clinically desired for various spine computer aided procedures, such as disease diagnosis, therapeutic evaluation, pathophysiological understanding, risk assessment, and biomechanical modeling. Currently, the spine indices are manually measured by physicians, which is time-consuming and laborious. Even worse, the tedious manual procedure might result in inaccurate measurement. To deal with this problem, in this paper, we aim at developing an automatic method to estimate multiple indices from axial spine images. Inspired by the success of deep learning for regression problems and the densely connected network for image classification, we propose a dense enhancing network (DE-Net) which uses the dense enhancing blocks (DEBs) as its main body, where a feature enhancing layer is added to each of the bypass in a dense block. The DEB is designed to enhance discriminative feature embedding from the intervertebral disc and the dural sac areas. In addition, the cross-space distance-preserving regularization (CSDPR), which enforces consistent inter-sample distances between the output and the label spaces, is proposed to regularize the loss function of the DE-Net. To train and validate the proposed method, we collected 895 axial spine MRI images from 143 subjects and manually measured the indices as the ground truth. The results show that all deep learning models obtain very small prediction errors, and the proposed DE-Net with CSDPR acquires the smallest error among all methods, indicating that our method has great potential for spine computer aided procedures.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».