MRI Liver Image Assisted Diagnosis Based on Improved Faster R-CNN
Notice bibliographique
Résumé
In response to challenges in liver occupancy such a variety of types and manifestations and difficulties in differentiating benign and malignant ones, this paper takes liver images of enhanced MRI scan as the research object, targets on the detection and identification of liver occupancy lesion areas and determining if it is benign or malignant. Accordingly, the paper proposes an auxiliary diagnosis method for liver image combining deep learning and MRI medical imaging. The first step is to establish a reusable standard dataset for MRI liver occupancy detection by pre-processing, image denoising, lesion annotation and data augmentation. Then it improves the classical region-based convolutional neural network (R-CNN) algorithm Faster R-CNN by incorporating CondenseNet feature extraction network, custom-designed anchor size and transfer learning pre-training. This is to further improve the detection accuracy and benign and malignant classification performance of liver occupancy. Experiments show that the improved model algorithm can effectively identify and localise liver occupancies in MRI images, and achieves a mean average precision (mAP) of 0.848 and an Area Under the Curve (AUC) of 0.926 on the MRI standard dataset. This study has important research significance and application value for reducing manual misses and misdiagnosis and improving the early clinical diagnosis rate of liver cancer.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».