Early Detection and Segmentation of Ovarian Tumor Using Convolutional Neural Network with Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The clinical differentiation between benign and malignant ovarian tumors represents a substantial challenge in the fields of obstetrics and gynecology, particularly following the detection of ovarian cysts through ultrasound.Ovarian cancers, diverse in type, often exhibit overlapping characteristics that complicate diagnosis.In this study, a deep learningbased methodology was developed to aid in the rapid and accurate differentiation of ovarian cancer types using ultrasound imaging.A deep learning approach, utilizing transfer learning with Convolutional Neural Network (CNN) models, was employed.To ensure the stability and robustness of the solution, ten iterations of training and validation were executed, with data randomly sampled for each iteration.The mean of the ten iterations' outcomes constituted the final evaluation metric.Initially, ultrasound images were enhanced to augment the quality of the training dataset, followed by the extraction of low-level texture features for the segmentation of images.Subsequently, ten established CNN models were utilized for both training and transfer learning processes.In the culmination of the study, a multitask model was proposed, capable of concurrently executing detection and segmentation tasks.The conducted evaluations reveal that the deep learning models can classify ovarian tumors with an accuracy of 98.79%, a rate comparable to that of skilled medical practitioners.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».