Research on image segmentation techniques based on algebraic topology methods in computer vision
Notice bibliographique
Résumé
Medical image segmentation is the basis for realizing intelligent medical treatment, and plays a very important clinical significance in the localization and identification of lesion areas and the formulation of surgical plans.In this paper, we investigate the image segmentation techniques based on algebraic topology methods in computer vision, and propose an image segmentation network model based on asymmetric topology preservation (ATSNet), with a view to applying it to clinical practice.The ATSNet model adopts the parallel branching structure of CNN and Transformer in the coding part, and proposes a hybrid feature aggregation strategy (HFAS) to achieve image segmentation with high efficiency.Comparison experiments on three benchmark datasets and one clinical dataset prove that the ATSNet model proposed in this paper achieves better results on different datasets, and the statistical analysis results obtained by the model are consistent with those of clinical experts (P>0.05).Meanwhile, ablation experiments demonstrate the effectiveness of the hybrid feature aggregation strategy used in this paper in improving the image segmentation performance of the model.In addition, the proposed method in the Transformer branch when the number of network layers is 3 when the overall accuracy of the largest, and the use of bilateral filtering can be better edge retention, improve the effect of image segmentation.This paper provides a technical path for the practical application of image segmentation technology.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».