Fet-Net Algorithm for Automatic Detection of Fetal Orientation in Fetal MRI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Identifying fetal orientation is essential for determining the mode of delivery and for sequence planning in fetal magnetic resonance imaging (MRI). This manuscript describes a deep learning algorithm named Fet-Net, composed of convolutional neural networks (CNNs), which allows for the automatic detection of fetal orientation from a two-dimensional (2D) MRI slice. The architecture consists of four convolutional layers, which feed into a simple artificial neural network. Compared with eleven other prominent CNNs (different versions of ResNet, VGG, Xception, and Inception), Fet-Net has fewer architectural layers and parameters. From 144 3D MRI datasets indicative of vertex, breech, oblique and transverse fetal orientations, 6120 2D MRI slices were extracted to train, validate and test Fet-Net. Despite its simpler architecture, Fet-Net demonstrated an average accuracy and F1 score of 97.68% and a loss of 0.06828 on the 6120 2D MRI slices during a 5-fold cross-validation experiment. This architecture outperformed all eleven prominent architectures (p < 0.05). An ablation study proved each component’s statistical significance and contribution to Fet-Net’s performance. Fet-Net demonstrated robustness in classification accuracy even when noise was introduced to the images, outperforming eight of the 11 prominent architectures. Fet-Net’s ability to automatically detect fetal orientation can profoundly decrease the time required for fetal MRI acquisition.
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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