Image Segmentation with Priority Based Apposite Feature Extraction Model for Detection of Multiple Sclerosis in MR Images Using Deep Learning Technique
Notice bibliographique
Résumé
Multiple Sclerosis (MS) is a degenerative neurological disease caused by damage to the central nervous system's axons and myelin sheaths. MS lesions alter shape, position, and size over time in patients, therefore radiologists must be vigilant in detecting and evaluating MS lesions appropriately. Magnetic resonance imaging (MRI) has gotten a lot of attention from doctors for diagnosing MS, but there are other ways as well. The information provided by MRI modalities to doctors about the brain's anatomy and function is critical for making an MS diagnosis quickly. For automatic extraction of MS lesions from three-dimensional (3D) MR images, this work introduces a new feature selection approach. The approach described here can be used to treat a variety of MS lesions. MS MRI diagnosis takes a long time, is difficult, and is prone to human mistake. The design of a Computer-Aided Diagnosis System (CADS) based on Artificial Intelligence (AI) to diagnose MS incorporates standard machine learning and deep learning approaches. Traditional machine learning uses trial and error to extract, select, and classify features. Deep learning, on the other hand, uses deep layers with values that are automatically learned. In this research work, a Priority based Apposite Feature Extraction Model with Image Segmentation (PAFEM-IS) is proposed for segmentation and feature extraction. With proposed method, a large number of image attributes can be learned with little effort and bias on the part of the user. Apart from that, by using unlabelled data for feature learning, the classifier training can benefit from the significantly larger amount of generally available unlabelled data. The proposed model is compared with the traditional models and the proposed model exhibits better performance levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».