Tissue-Type Classification With Uncertainty Quantification of Microwave and Ultrasound Breast Imaging: A Deep Learning Approach
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
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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