Cerebral ischemia detection using deep learning techniques
Notice bibliographique
Résumé
Cerebrovascular accident (CVA), commonly known as stroke, stands as a significant contributor to contemporary mortality and morbidity rates, often leading to lasting disabilities. Early identification is crucial in mitigating its impact and reducing mortality. Non-contrast computed tomography (NCCT) remains the primary diagnostic tool in stroke emergencies due to its speed, accessibility, and cost-effectiveness. NCCT enables the exclusion of hemorrhage and directs attention to ischemic causes resulting from arterial flow obstruction. Quantification of NCCT findings employs the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS), which evaluates affected brain structures. This study seeks to identify early alterations in NCCT density in patients with stroke symptoms using a binary classifier distinguishing NCCT scans with and without stroke. To achieve this, various well-known deep learning architectures, namely VGG3D, ResNet3D, and DenseNet3D, validated in the ImageNet challenges, are implemented with 3D images covering the entire brain volume. The training results of these networks are presented, wherein diverse parameters are examined for optimal performance. The DenseNet3D network emerges as the most effective model, attaining a training set accuracy of 98% and a test set accuracy of 95%. The aim is to alert medical professionals to potential stroke cases in their early stages based on NCCT findings displaying altered density patterns.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».