Revealing End-Systolic Right Ventricle Segmentation Strengths of EfficientNetB3 in DeepLabv3+
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 of cardiac anatomical structures in cardiac magnetic resonance imaging (MRI) is vital for early diagnosis and treatment planning in cardiovascular diseases.In particular, the right ventricle (RV) during the end systolic (ES) phase is critical, as RV size is a strong indicator of cardiovascular health.Unlike the LV, the RV has a more complex geometry and thinner walls, making it difficult to delineate even manually.We propose to evaluate the performance of DeepLabv3+ using different backbone networks including EfficientNetB3, ResNet50, ResNet101, DesNet121, Xception, InceptionV3, VGG16, and VGG19 for multi-class segmentation of left ventricle (LV), right ventricle (RV), and myocardium (MYO).EfficientNetB3 as a backbone architecture in DeepLabv3+ outperformed with average score of Dice (0.913) and Jaccard (0.84).Moreover, it demonstrated the best performance in segmenting the RV during the challenging end-systolic phase structure often misclassified as MYO.This highlights the clinical potential of EfficientNetB3-integrated DeepLabv3+ for end-systolic challenging RV delineation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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