Tissue-Type Classification With Uncertainty Quantification of Microwave and Ultrasound Breast Imaging: A Deep Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
A deep learning approach is proposed for performing tissue-type classification of tomographic microwave and ultrasound property images of the breast. The approach is based on a convolutional neural network (CNN) utilizing the U-net architecture that also quantifies the uncertainty in the classification of each pixel. Quantitative tomographic reconstructions of dielectric properties (complex-valued permittivity), ultrasonic properties (compressibility and attenuation), as well as their combination, with the corresponding actual tissue-type classification constitute the training set. The CNN learns to map the quantitative property reconstructions to a single tissue-type image. The level of confidence in predicting a tissue-type at each pixel is determined. This uncertainty quantification is diagnostically critical for biomedical applications, especially when attempting to distinguish between cancerous and healthy tissues. The Gauss-Newton Inversion algorithm is used for the quantitative reconstruction of both dielectric and ultrasonic properties. Electromagnetic and ultrasound scattered-field data is obtained from MRI-derived numerical breast phantoms. Several numerical breast phantoms types, from fatty to dense, are considered. The proposed classification and uncertainty quantification approach is shown to outperform a previously studied tissue-type classification method based on a Bayesian approach.
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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 | 0,001 |
| 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 ».