CCX-rayNet: A Class Conditioned Convolutional Neural Network For Biplanar X-Rays to CT Volume
Notice bibliographique
Résumé
Despite the advancement of the deep neural network, the 3D CT reconstruction from its correspondence 2D X-ray is still a challenging task in computer vision. To tackle this issue here, we proposed a new class-conditioned network, namely CCX-rayNet, which is proficient in recapturing the shapes and textures with prior semantic information in the resulting CT volume. Firstly, we propose a Deep Feature Transform (DFT) module to modulate the 2D feature maps of semantic segmentation spatially by generating the affine transformation parameters. Secondly, by bridging 2D and 3D features (Depth-Aware Connection), we heighten the feature representation of the X-ray image. Particularly, we approximate a 3D attention mask to be employed on the enlarged 3D feature map, where the contextual association is emphasized. Furthermore, in the biplanar view model, we incorporate the Adaptive Feature Fusion (AFF) module to relieve the registration problem that occurs with unrestrained input data by using the similarity matrix. As far as we are aware, this is the first study to utilize prior semantic knowledge in the 3D CT reconstruction. Both qualitative and quantitative analyses manifest that our proposed CCX-rayNet outperforms the baseline method.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».