Improving diagnostic precision in thyroid nodule segmentation from ultrasound images with a self-attention mechanism-based Swin U-Net model
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate segmentation of thyroid nodules in ultrasound imaging remains a significant challenge in medical diagnostics, primarily due to edge blurring and substantial variability in nodule size. These challenges directly affect the precision of thyroid disorder diagnoses, which are crucial for metabolic and hormonal regulation. Methods: This study proposes a novel segmentation approach utilizing a Swin U-Net architecture enhanced with a self-attention mechanism. The model integrates residual and multiscale convolutional structures in the encoder path, with long skip connections feeding into an attention module to improve edge preservation and feature extraction. The decoder path employs these refined features to achieve precise segmentation. Comparative evaluations were conducted against traditional models, including U-Net and DeepLabv3+. Results: The Swin U-Net model demonstrated superior performance, achieving an average Dice Similarity Coefficient (DSC) of 0.78, surpassing baseline models such as U-Net and DeepLabv3+. The incorporation of residual and multiscale convolutional structures, along with the use of long skip connections, effectively addressed issues of edge blurring and nodule size variability. These advancements resulted in significant improvements in segmentation accuracy, highlighting the model's potential for addressing the inherent challenges of thyroid ultrasound imaging. Conclusion: The enhanced Swin U-Net architecture exhibits notable improvements in the robustness and accuracy of thyroid nodule segmentation, offering considerable potential for clinical applications in thyroid disorder diagnosis. While the study acknowledges dataset size limitations, the findings demonstrate the effectiveness of the proposed approach. This method represents a significant step toward more reliable and precise diagnostics in thyroid disease management, with potential implications for enhanced patient outcomes 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 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 ».