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Enregistrement W4399362127 · doi:10.1016/j.inffus.2024.102510

Cross-modal interaction and multi-source visual fusion for video generation in fetal cardiac screening

2024· article· en· W4399362127 sur OpenAlexaff
Guosong Zhu, Erqiang Deng, Zhen Qin, Wei Wei, Gautam Srivastava, Hu Xiong, Saru Kumari

Notice bibliographique

RevueInformation Fusion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceModalFusionArtificial intelligenceComputer visionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the limitation of preserving data for dynamic visualization in fetal ultrasound screening, a novel framework is proposed to facilitate the generation of fetal four-chamber echocardiogram videos, incorporating multi-source visual fusion and understanding. The framework utilizes an effective spectrogram-ultrasound synchronizer to align the ultrasound images with time, ensuring the generated video matches the actual heartbeat rhythm. It further employs effective frame interpolation techniques to synthesize a video by incorporating a nonlinear bidirectional motion prediction. By integrating a Transformer model for the autoregressive generation of visual semantic sequence, the proposed framework demonstrates its capability to generate high-resolution frames. Experimental outcomes show the Clip-Similarity of 96.23% and DINOv2-Similarity of 99.77%. Furthermore, a multimodal dataset of fetal echocardiogram examinations has been constructed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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