An Outlook of Medical Image Analysis via Transfer Learning Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence advancements, particularly deep learning algorithms, are helpful for identifying, classifying, and rating designs in clinical images. Clinical diagnosis and scientific research both rely heavily on medical image analysis. The diagnosis of medical conditions frequently involves medical image acquisition techniques like pathology, computed tomography, magnetic resonance imaging, ultrasound, and x-ray. Transfer learning stands out from other deep learning techniques thanks to its simplicity, effectiveness, affordable training costs, and capacity to escape the dataset curse. The diagnosis of anomalies including Alzheimer's disease, diabetic retinopathy, colon cancer, breast cancer, and pulmonary nodule can be made using the medical imaging techniques combined with datasets and computer vision. These approaches are helpful in non-invasive qualitative and quantitative analysis on patients. However, labelling in medical images are still scarce. This paper mainly reviews the application of transfer learning in medical image analysis. Beginners can benefit from this review paper's guidance as they gain a thorough and organized understanding of transfer learning applications for the analysis of medical images. By establishing laws that will aid future advancements in medical image processing, policymakers in adjacent sectors will also profit from the trend of transfer learning in medical imaging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 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 ».