Multimodal Infant Brain Segmentation by Fuzzy-Informed Deep Learning
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
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.
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.
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