Axial-SpineGAN: simultaneous segmentation and diagnosis of multiple spinal structures on axial magnetic resonance imaging images
Notice bibliographique
Résumé
Providing a simultaneous segmentation and diagnosis of the spinal structures on axial magnetic resonance imaging (MRI) images has significant value for subsequent pathological analyses and clinical treatments. However, this task remains challenging, owing to the significant structural diversity, subtle differences between normal and abnormal structures, implicit borders, and insufficient training data. In this study, we propose an innovative network framework called 'Axial-SpineGAN' comprising a generator, discriminator, and diagnostor, aiming to address the above challenges, and to achieve simultaneous segmentation and disease diagnosis for discs, neural foramens, thecal sacs, and posterior arches on axial MRI images. The generator employs an enhancing feature fusion module to generate discriminative features, i.e. to address the challenges regarding the significant structural diversity and subtle differences between normal and abnormal structures. An enhancing border alignment module is employed to obtain an accurate pixel classification of the implicit borders. The discriminator employs an adversarial learning module to effectively strengthen the higher-order spatial consistency, and to avoid overfitting owing to insufficient training data. The diagnostor employs an automated diagnosis module to provide automated recognition of spinal diseases. Extensive experiments demonstrate that these modules have positive effects on improving the segmentation and diagnosis accuracies. Additionally, the results indicate that Axial-SpineGAN has the highest Dice similarity coefficient (94.9% ± 1.8%) in terms of the segmentation accuracy and highest accuracy rate (93.9% ± 2.6%) in terms of the diagnosis accuracy, thereby outperforming existing state-of-the-art methods. Therefore, our proposed Axial-SpineGAN is effective and potential as a clinical tool for providing an automated segmentation and disease diagnosis for multiple spinal structures on MRI images.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».