Brain tumor detection and segmentation: Interactive framework with a visual interface and feedback facility for dynamically improved accuracy and trust
Notice bibliographique
Résumé
Brain cancers caused by malignant brain tumors are one of the most fatal cancer types with a low survival rate mostly due to the difficulties in early detection. Medical professionals therefore use various invasive and non-invasive methods for detecting and treating brain tumors at the earlier stages thus enabling early treatment. The main non-invasive methods for brain tumor diagnosis and assessment are brain imaging like computed tomography (CT), positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI) scans. In this paper, the focus is on detection and segmentation of brain tumors from 2D and 3D brain MRIs. For this purpose, a complete automated system with a web application user interface is described which detects and segments brain tumors with more than 90% accuracy and Dice scores. The user can upload brain MRIs or can access brain images from hospital databases to check presence or absence of brain tumor, to check the existence of brain tumor from brain MRI features and to extract the tumor region precisely from the brain MRI using deep neural networks like CNN, U-Net and U-Net++. The web application also provides an option for entering feedbacks on the results of the detection and segmentation to allow healthcare professionals to add more precise information on the results that can be used to train the model for better future predictions and segmentations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 ».