Attention U-Net Based on Bi-ConvLSTM and Its Optimization for Smart Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
As an important part of cyber–physical–social intelligence, artificial intelligence (AI)-driven smart healthcare is committed to promoting the application of human–machine hybrid augmented intelligence in the medical field, including AI-assisted medical image analysis and lesion recognition. Among them, deep learning models represented by fully convolutional networks (FCNs) have achieved excellent performance in medical image segmentation. However, limited by the complex structure of segmentation networks and the inherently redundant characteristics of convolutional operation, the scale of these models is extremely large. To further promote the application of machine intelligence in the field of medical image analysis, we propose an attention U-Net based on Bi-ConvLSTM (AUBC-Net) for accurate segmentation of medical images in this article. Different from classical U-Net, the proposed model deals with the potential association between decoding features and encoding features by bidirectional convolution LSTM. Furthermore, for the inherent redundancy characteristics of FCNs, we propose a lightweight feature generation strategy and optimize the calculation process of Bi-ConvLSTM based on tensor multilinear algebra, which can greatly reduce the number of network parameters. In addition, we have conducted the image segmentation experiments on two benchmark medical datasets, and the experimental results demonstrate that the proposed model can not only achieve better performance than existing methods, but also effectively compress network parameters while ensuring performance, which greatly facilitates AI-driven smart medical applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».