CT Image Precise Denoising Model with Edge Based Segmentation with Labeled Pixel Extraction Using CNN Based Feature Extraction for Oral Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer, the most prevalent form of head and neck cancer, calls for early detection to ensure better patient outcomes, reducing morbidity and mortality rates.This study explores the application of computer vision and deep learning methods for photographic images in the oral cancer domain, investigating a two-stage pipeline for an automated system to identify oral potentially malignant abnormalities.Oral cancer staging, crucial for determining appropriate treatment and medication, often faces challenges due to noise levels in images that impact disease prediction accuracy.This research works with an image dataset, enhancing image quality and performing denoising to improve accuracy levels.The study aims to evaluate the accuracy of an image enhancement and denoising model, resulting in quality images for extracting features for oral cancer detection.By segmenting the image using multiscale morphology methods, cell features can be extracted.The morphological edge detection method enables more precise extraction of target, cell area, perimeter, and other multi-dimensional features, followed by classification through Convolution Neural Networks (CNN).This research proposes a Precise Denoising Model with Edge-Based Segmentation for Labeled Pixel Extraction with Fixed Feature Set (PDM-ES-LPE-FFS) for relevant feature extraction.When compared with traditional models, the proposed model demonstrates superior performance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».