T-CACE: A Time-Conditioned Autoregressive Contrast Enhancement Multi-Task Framework for Contrast-Free Liver MRI Synthesis, Segmentation, and Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) is a leading modality for the diagnosis of liver cancer, significantly improving the classification of the lesion and patient outcomes. However, traditional MRI faces challenges including risks from contrast agent (CA) administration, time-consuming manual assessment, and limited annotated datasets. To address these limitations, we propose a Time-Conditioned Autoregressive Contrast Enhancement (T-CACE) framework for synthesizing multi-phase contrast-enhanced MRI (CEMRI) directly from non-contrast MRI (NCMRI). T-CACE introduces three core innovations: a conditional token encoding (CTE) mechanism that unifies anatomical priors and temporal phase information into latent representations; and a dynamic time-aware attention mask (DTAM) that adaptively modulates inter-phase information flow using a Gaussian-decayed attention mechanism, ensuring smooth and physiologically plausible transitions across phases. Furthermore, a constraint for temporal classification consistency (TCC) aligns the lesion classification output with the evolution of the physiological signal, further enhancing diagnostic reliability. Extensive experiments on two independent liver MRI datasets demonstrate that T-CACE outperforms state-of-the-art methods in image synthesis, segmentation, and lesion classification. This framework offers a clinically relevant and efficient alternative to traditional contrast-enhanced imaging, improving safety, diagnostic efficiency, and reliability for the assessment of liver lesion.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».