EigenU-Net: integrating eigenvalue decomposition of the Hessian into U-Net for 3D coronary artery segmentation
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
Abstract Objective . Coronary artery segmentation is critical in medical imaging for the diagnosis and treatment of cardiovascular disease. However, manual segmentation of the coronary arteries is time-consuming and requires a high level of training and expertise. Approach . Our model, EigenU-Net, presents a novel approach to coronary artery segmentation of cardiac computed tomography angiography (CCTA) images that seeks to directly embed the geometrical properties of tubular structures, i.e. arteries, into the model. To examine the local structure of objects in the image we have integrated a closed-form solution of the eigenvalues of the Hessian matrix of each voxel for input into an U-Net based architecture. Main results . We demonstrate the feasibility and potential of our approach on the public IMAGECAS dataset consisting of 1000 CCTAs. The best performing model at 87% centerline Dice was EigenU-Net with Gaussian pre-filtering of the images. Significance . We were able to directly integrate the calculation of eigenvalues into our model EigenU-Net, to capture more information about the structure of the coronary vessels. EigenU-Net was able to segment regions that were overlooked by other models.
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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 | 0,001 | 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