Enhanced U-Net Architecture for Brain Tumor Localization and Segmentation in T1-Weighted MRI
Notice bibliographique
Résumé
Detection and segmentation of Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans is a critical task in medical imaging, where achieving high segmentation precision and reliability remains challenging due to variations in tumor shape, size, intensity, and boundary definition across different MRI modalities. Recently, deep learning techniques have significantly improved the efficiency oflocalization and segmentation of various medical fields, including brain tumoursanalysis. This brief presents a novel two-stage approach for brain tumour segmentation in T1-weighted contrast-enhanced MRI (CE-MRI) scans, leveraging both YOLO (you only look once) and Modified U-Net. In the first stage, YOLO is employed to quickly and accurately localize regions of interest (ROIs) where brain tumours are present. To accelerate this step, YOLOv3 are incorporated, improving the computation speed and efficiency of the model. In the second stage, a modified U-NET model, enhanced with spatial and channel attention modules, is utilized to perform precise segmentation of the tumours within the identified ROIs. The performance of the proposed framework is evaluated using metrics including precision, recall, Jaccard index, and Dice similarity coefficient (DSC). Our approach demonstrates promising results compared to previous methods using the same database.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».