Efficient GDD feature approximation based brain tumour classification and survival analysis model using deep learning
Notice bibliographique
Résumé
The problem of brain tumor classification (BTC) has been approached with several methods and uses different features obtained from MRI brain scans. However, they suffer from achieving higher performance in BTC and produce poor performance with a higher false ratio. A convolutional neural network (CNN) based on BTC and a survival analysis model based on GDD (growth distribution depth) are presented. Initially, an adaptive median filter (AMF) is used to preprocess the MRI images in order to lower the amount of noise in the images. Secondly, in order to calculate the GDD value, the texture, shape, and gradient characteristics are extracted. Third, CNN is used to train the retrieved features based on the labels that were found. In the classification, the GDD features extracted are used to measure TSF (Tumor Support Factor) in each of them. The neurons of the network measure the value of tumor weight (TW) to perform classification. Additionally, the technique evaluates a patient’s survival and calculates the survival rate based on the TSF value of the growth characteristic. The multi-layer perceptron allows the computation of TW and supports the efficient performance of classification. The proposed method improves tumor classification performance by up to 97%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».