Robust Segmentation of Lung Proton and Hyperpolarized Gas MRI with Vision Transformers and CNNs: A Comparative Analysis of Performance Under Artificial Noise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate segmentation in medical imaging is essential for disease diagnosis and monitoring, particularly in lung imaging using proton and hyperpolarized gas MRI. However, image degradation due to noise and artifacts-especially in hyperpolarized gas MRI, where scans are acquired during breath-holds-poses challenges for conventional segmentation algorithms. This study evaluates the robustness of deep learning segmentation models under varying Gaussian noise levels, comparing traditional convolutional neural networks (CNNs) with modern Vision Transformer (ViT)-based models. Using a dataset of proton and hyperpolarized gas MRI slices from 56 participants, we trained and tested Feature Pyramid Network (FPN) and U-Net architectures with both CNN (VGG16, VGG19, ResNet152) and ViT (MiT-B0, B3, B5) backbones. Results showed that ViT-based models, particularly those using the SegFormer backbone, consistently outperformed CNN-based counterparts across all metrics and noise levels. The performance gap was especially pronounced in high-noise conditions, where transformer models retained higher Dice scores and lower boundary errors. These findings highlight the potential of ViT-based architectures for deployment in clinically realistic, low-SNR environments such as hyperpolarized gas MRI, where segmentation reliability is critical.
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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 découle