UNet Deep Learning Architecture for Segmentation of Vascular and Non-Vascular Images: A Microscopic Look at UNet Components Buffered With Pruning, Explainable Artificial Intelligence, and Bias
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Biomedical image segmentation (BIS) task is challenging due to the variations in organ types, position, shape, size, scale, orientation, and image contrast. Conventional methods lack accurate and automated designs. Artificial intelligence (AI)-based UNet has recently dominated BIS. This is the first review of its kind that microscopically addressed UNet types by complexity, stratification of UNet by its components, addressing UNet in vascular vs. non-vascular framework, the key to segmentation challenge vs. UNet-based architecture, and finally interfacing the three facets of AI, the pruning, the explainable AI (XAI), and the AI-bias. PRISMA was used to select 267 UNet-based studies. Five classes were identified and labeled as conventional UNet, superior UNet, attention-channel UNet, hybrid UNet, and ensemble UNet. We discovered 81 variations of UNet by considering six kinds of components, namely encoder, decoder, skip connection, bridge network, loss function, and their combination. Vascular vs. non-vascular UNet architecture was compared. AP(ai)Bias 2.0-UNet was identified in these UNet classes based on (i) attributes of UNet architecture and its performance, (ii) explainable AI (XAI), and, (iii) pruning (compression). Five bias methods such as (i) ranking, (ii) radial, (iii) regional area, (iv) PROBAST, and (v) ROBINS-I were applied and compared using a Venn diagram. Vascular and non-vascular UNet systems dominated with sUNet classes with attention. Most of the studies suffered from a low interest in XAI and pruning strategies. None of the UNet models qualified to be bias-free. There is a need to move from paper-to-practice paradigms for clinical evaluation and settings.
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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 découle