Bottleneck Feature-Based U-Net for Automated Detection and Segmentation of Gastrointestinal Tract Tumors from CT Scans
Notice bibliographique
Résumé
In today's medical landscape, an array of diagnostic techniques for cancer, leveraging imaging data, have become increasingly prevalent.This has posed a unique challenge for radiologists in the detection of Digestive System Cancer (DSC).This paper introduces the Bottleneck Feature-based U-Net, an innovative method designed for the automated detection and segmentation of the digestive system utilizing endoscopy.The U-Net design, previously proven successful for image segmentation tasks, is harnessed to its full potential in our proposed method.We have enhanced its performance by integrating a bottleneck feature extraction technique.The encoding U-Net is initially trained prior to the training of the BS U-Net, facilitating the procurement of encodings from label maps containing crucial anatomical information, such as shape and location.A Bottleneck Supervised (BS) U-Net is thus formed by pairing an encoding U-Net with a segmentation U-Net.Our proposed bottleneck feature in the U-Network enables the model to compress input data, an essential learning component.This compressed view of data retains vital information used for either reconstructing the input image or carrying out the segmentation process.In the current study, we put forth a bottleneck-based U-Net model tailored to perform gastrointestinal tract tumor segmentation.To train and test our method, we employed the comprehensive Kvasir dataset, which encompasses a wide range of digestive system images.We further tested the robustness and generalizability of our model through a thorough quantitative and qualitative analysis.The results underscore the versatility of the bottleneck U-Net and its potential as a reliable tool for radiologists in clinical practice.Our proposed model demonstrated rapid and effective cancer diagnosis capabilities, thus reducing diagnosis time.The model exhibited an impressive accuracy rate of 98.64% and a specificity score of 99.71%, outperforming both LSTM-ANN and GA Algorithms.This not only attests to the efficacy of our model but also underscores its potential in advancing diagnostic methodologies in clinical settings.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».