SegFormer3D: Improving the Robustness of Deep Learning Model-Based Image Segmentation in Ultrasound Volumes of the Pediatric Hip
Notice bibliographique
Résumé
Developmental dysplasia of the hip (DDH) is a painful orthopedic malformation diagnosed at birth in 1-3% of all newborns. Left untreated, DDH can lead to significant morbidity including long-term disability. Currently the condition is clinically diagnosed using 2-D ultrasound (US) imaging acquired between 0 and 6 mo of age. DDH metrics are manually extracted by highly trained radiologists through manual measurements of relevant anatomy from the 2-D US data, which remains a time-consuming and highly error-prone process. Recently, it was shown that combining 3-D US imaging with deep learning-based automated diagnostic tools may significantly improve accuracy and reduce variability in measuring DDH metrics. However, the robustness of current techniques remains insufficient for reliable deployment into real-life clinical workflows. In this work, we first present a quantitative robustness evaluation of the state of the art in bone segmentation from 3-D US and demonstrate examples of failed or implausible segmentations with convolutional neural network and vision transformer models under common data variations, e.g., small changes in image resolution or anatomical field of view from those encountered in the training data. Second, we propose a 3-D extension of SegFormer architecture, a lightweight transformer-based model with hierarchically structured encoders producing multi-scale features, which we show to concurrently improve accuracy and robustness. Quantitative results on clinical data from pediatric patients in the test set showed up to 0.9% improvement in Dice score and up to a 3% smaller Hausdorff distance 95% compared with state of the art when unseen variations in anatomical structures and data resolutions were introduced.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».