Multimodal Infant Brain Segmentation by Fuzzy-Informed Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) is a prevailing method of modal infant brain tissue analysis that precisely segments brain tissue and is vitally important for diagnosis, remediation, and analysis of early brain development. To achieve such segmentation is challenging, particularly for the brain of a six-month-old, owing to several factors: poor image quality; isointense contrast between white and gray matter and the simple incomplete volume consequence of a tiny brain size; and discrepancies in brain tissues, illumination settings, and the vagarious region. This article addresses these challenges with a fuzzy-informed deep learning segmentation network that takes T1- and T2-weighted MRIs as inputs. First, a fuzzy logic layer encodes input to the fuzzy domain. Second, a volumetric fuzzy pooling (VFP) layer models the local fuzziness of the volumetric convolutional maps by applying fuzzification, accumulation, and defuzzification on the adjacency feature map neighborhoods. Third, the VFP layer is employed to design the fuzzy-enabled multiscale feature learning module to enable the extraction of brain features in different receptive fields. Finally, we redesign the Project & Excite module using the VPF layer to enable modeling uncertainty during feature recalibration, and a comprehensive training paradigm is used to learn the ideal parameters of every building block. Extensive experimental comparative studies substantiate the efficiency and accuracy of the proposed model in terms of different evaluation metrics to solve multimodal infant brain segmentation problems on the iSeg-2017 dataset.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».