Advances in Brain Tumor Segmentation and Skull Stripping: A 3D Residual Attention U-Net Approach
Notice bibliographique
Résumé
The timely diagnosis of brain tumors plays a critical role in enhancing patient prognosis and survival rates.Despite its superior accuracy, manual tumor segmentation is known to be a labor-intensive process.Over the years, a collection of automated tumor segmentation methodologies has been devised and investigated.However, a universally applicable resolution that consistently delivers reliable outcomes across diverse datasets continues to be elusive.Additionally, skull stripping remains a crucial prerequisite to the tumor segmentation procedure.This paper introduces an integrated 3D Attention Residual U-Net (3D_Att_Res_U-Net) model that seamlessly merges attention mechanisms and residual units within the U-Net architecture to augment the performance of brain tumor segmentation and skull stripping in Magnetic Resonance Imaging (MRI).An initial preprocessing stage is implemented, incorporating bias field correction and intensity normalization to optimize performance.The proposed model is trained using the Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2020 dataset, along with the Neurofeedback Skull Stripping (NFBS) dataset.The proposed methodology achieved Dice Similarity Coefficients (DSC) of 0.9961 for skull stripping, and 0.9985, 0.9982, and 0.9980 for whole tumor, enhanced tumor, and tumor core segmentation, respectively.Experimental results underscore the applicability and superiority of the proposed approach compared to existing methods in this research domain.
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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 | 0,000 | 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 ».