Swin-EchoNet: Deep Learning-based Two-Chamber Segmentation of 2D Echocardiography using Swin Transformer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The initial crucial stage in recognizing heart-related problems involves making a precise diagnosis. Live heart images can be obtained through techniques such as MRI, CT scan, and Echocardiography. Determining significant cardiac parameters for disease diagnosis, such as systolic and diastolic volumes, ejection fraction, and left atrium (LA), requires accurate segmentation of the left ventricle in echocardiography images. However, automated segmentation of these images is a complex and challenging task. Therefore, there is a requirement for a fully automatic method that can accurately segment cardiac images and save time. We utilized our proposed model Swin-echonet architecture for accurate left ventricle segmentation in echocardio-graphy images. Our method has been successfully tested on two separate datasets, namely the CAMUS dataset with 1800 echocardiographic images and data from a hospital with 1550 echo images. On the CAMUS dataset, we achieved a mean dice coefficient of 0.951±0.2271. Additionally, our method produced a mean IoU of 0.7263 and a mean Dice coefficient of 0.9738 on the second dataset. The obtained results demonstrate the efficiency of our method across diverse datasets, indicating its potential to assist medical professionals in the detection and treatment of cardiac problems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».