Quantifying Axial Spine Images Using Object-Specific Bi-Path Network
Notice bibliographique
Résumé
Automatic estimation of indices from medical images is the main goal of computer-aided quantification (CADq), which speeds up diagnosis and lightens the workload of radiologists. Deep learning technique is a good choice for implementing CADq. Usually, to acquire high-accuracy quantification, specific network architecture needs to be designed for a given CADq task. In this study, considering that the target organs are the intervertebral disc and the dural sac, we propose an object-specific bi-path network (OSBP-Net) for axial spine image quantification. Each path of the OSBP-Net comprises a shallow feature extraction layer (SFE) and a deep feature extraction sub-network (DFE). The SFEs use different convolution strides because the two target organs have different anatomical sizes. The DFEs use average pooling for downsampling based on the observation that the target organs have lower intensity than the background. In addition, an inter-path dissimilarity constraint is proposed and applied to the output of the SFEs, taking into account that the activated regions in the feature maps of two paths should be different theoretically. An inter-index correlation regularization is introduced and applied to the output of the DFEs based on the observation that the diameter and area of the same object express an approximately linear relation. The prediction results of OSBP-Net are compared to several state-of-the-art machine learning-based CADq methods. The comparison reveals that the proposed methods precede other competing methods extensively, indicating its great potential for spine CADq.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».