TransAttU-Net Deep Neural Network for Brain Tumor Segmentation in Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
A brain tumor is a deformity in the tissue where cells divide promptly and uncontrollably. As a consequence, the tumor expands. It is hypothesized that a neural network can successfully identify and predict brain tumors, two of the most challenging medical problems now facing doctors. The abundance of information enhances the diagnostic potential of magnetic resonance imaging (MRI) which provides the anatomical features of brain tumors. To improve the efficiency of the semantic segmentation architecture, we introduce a novel transformer-based attention U-shaped network called TransAttU-Net, in which the multilevel guided attention and multiscale skip connection operate simultaneously and which is also used to extract the pixel on the tumor area. Initially, the input image data are altered and undergo further processing using various preprocessing techniques. Methods such as these can be used to resize or rescale features, data augmentation, reverse or flip data, and alter the orientation of data. These procedures are required before sending data to the TransAttU-Net deep learning (DL) model. The algorithm attained a degree of accuracy on the BraTS 2019, i.e., the dataset provided in multimodal brain tumor image segmentation challenge and BraTS 2020 dataset, indicating great performance on BraTS 2020 dataset. The performance metrics of the models are evaluated using and results are discussed in this article.
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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 ».