BoostCaps: A Boosted Capsule Network for Brain Tumor Classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Brain tumor is among the deadliest cancers, whose effective treatment is partially dependent on the accurate diagnosis of the tumor type. Convolutional neural networks (CNNs), which have been the state-of-the-art in brain tumor classification, fail to identify the spatial relations in the image. Capsule networks, proposed to overcome this drawback, are sensitive to miscellaneous backgrounds and cannot manage to focus on the main target. To address this shortcoming, we have recently proposed a capsule network-based architecture capable of taking both brain images and tumor rough boundary boxes as inputs, to have access to the surrounding tissue as well as the main target. Similar to other architectures, however, this network requires extensive search within the space of all possible configurations, to find the optimal architecture. To eliminate this need, in this study, we propose a boosted capsule network, referred to as BoostCaps, which takes advantage of the ability of boosting methods to handle weak learners, by gradually boosting the models. BoosCaps, to the best of our knowledge, is the first capsule network model that incorporates an internal boosting mechanism. Our results show that the proposed BoostCaps framework outperforms its single capsule network counterpart.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle