Early Prediction and Risk Analysis Using Hybrid Deep Learning Techniques in Multimodal Biomedical Image
Notice bibliographique
Résumé
Medical imaging plays a pivotal role in diagnosing and treating various health conditions, especially in early-stage cancer detection. Despite advancements in imaging techniques, the complexity and variability of multimodal medical images, such as MRI and CT scans, pose challenges for accurate diagnosis. Traditional methods often struggle with combining these heterogeneous data sources effectively, limiting the ability to provide timely and precise predictions for early cancer detection. This study proposes a hybrid deep learning framework that integrates multimodal image fusion techniques to improve early cancer prediction. The primary objective of this work is to develop an efficient model that can process diverse medical images, extract meaningful features, and provide accurate classifications for identifying cancerous regions. The techniques employed include Gaussian smoothing for image pre-processing, feature extraction using ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) for handcrafted features, and the InceptionV4 network for deep learning-based feature extraction. The final stage involves classification using Sparse Logistic Regression and the MS-GWNN classifier, designed to predict the malignancy stage of tumors. The experimental results demonstrate that the proposed approach significantly outperforms traditional methods, achieving a classification accuracy of 93.4%, sensitivity of 91.8%, and specificity of 92.5%. These metrics show superior performance in early detection and risk assessment, especially for high-risk cancer cases. The model is validated using TCIA dataset and displays robust fusion capabilities, leading to high-quality and reliable predictions. Future work will explore the integration of additional imaging modalities, real-time applications for clinical settings, and optimization of fusion strategies. Furthermore, incorporating explainable AI (XAI) can improve the interpretability of the model, enhancing its usability in clinical practice.
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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) | 0,001 | 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 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 ».