Adaptive Attention-Based U-Transnet Architecture with Optimized Metaheuristic Classifier for Early Liver Tumor Detection
Notice bibliographique
Résumé
The work presented here gives a novel approach for detecting liver tumours from medical images.The proposed approach is the combination of the latest segmentation and classification techniques that results in early detection of liver tumours with higher accuracy.The methodology applies three phases, the first is the application of anisotropic diffusion filtering that enhances the image quality without disturbing the structural information.After filtering, the second phase makes use of the U-Net architecture and attention-based transformers (U-TransNet) segmentation model for precisely detecting the boundary delineation and tumour detection.The results show Intersection over Union (IoU) as 98%, and dice scores are 99.01%.The third phase in the proposed method applies a support vector machine optimised using a bio-inspired whale optimisation algorithm.The results measured using parameters like accuracy, recall, precision, and F1-score are close to 99%, considering class imbalance effectively in early stages.Comparative analysis in this study validated that the performance of this is better in high-end and advanced methods in segmentation as well as classification techniques.The proposed system has better performance over existing and therefore has a potential of accurate diagnostic of liver tumors for proper treatment of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».