A Region and Category Confidence-Based Multi-Task Network for Carotid Ultrasound Image Segmentation and Classification
Notice bibliographique
Résumé
The segmentation and classification of carotid plaques in ultrasound images play important roles in the treatment of atherosclerosis and assessment for stroke risk. Although deep learning methods have been used for carotid plaque segmentation and classification, two-stage methods will increase the complexity of the overall analysis and the existing multi-task methods ignored the relationship between the segmentation and classification. These will lead to suboptimal performance as valuable information might not be fully leveraged across all tasks. Therefore, we propose a multi-task learning framework (RCCM-Net) for ultrasound carotid plaque segmentation and classification, which utilizes a region confidence module (RCM) and a sample category confidence module (CCM) to exploit the correlation between these two tasks. The RCM provides knowledge from the probability of plaque regions to the classification task, while the CCM is designed to learn the categorical sample weight for the segmentation task. A total of 1270 2D ultrasound images of carotid plaques were collected from Zhongnan Hospital (Wuhan, China) for our experiments. The results showed that the proposed method can improve both segmentation and classification performance compared to existing single-task networks (i.e., SegNet, Deeplabv3+, UNet++, EfficientNet, Res2Net, RepVGG, DPN) and multi-task algorithms (i.e., HRNet, MTANet), with an accuracy of 85.82% for classification and a Dice-similarity-coefficient of 84.92% for segmentation. In the ablation study, the results demonstrated that both the designed RCM and CCM were beneficial in improving the network's performance. Therefore, we believe that the proposed method could be useful for carotid plaque analysis in clinical practice.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».