Segmentation of Brain Tumors in MRI Images Utilizing the Modified U-Net Model
Notice bibliographique
Résumé
Segmentation of brain tumors in MRI is essential for accurate diagnosis and treatment planning; however, manual annotation is labor intensive and subject to observer variation. This paper presents an automated segmentation method based on a U-Net architecture, which comprises of encoder-decoder skip connections, and can be optionally integrated with multi-head attention. We train the model on multi-view glioma MRI data by employing standard preprocessing techniques, which including normalization, skull stripping and slicing. Performance is measured by Pixel Accuracy Mean Accuracy, Mean IoU (Intersection over Union), Frequency Weighted IoU and Dice Score. Experimental verification on coronal, sagittal and transverse views demonstrates that the proposed U-Net reaches about 99 % pixel accuracy and has good generalization properties with similar convergence style. The comparative analysis has shown that, when compared to the competing methods (i.e., Thresholding, K-Means, Fuzzy C-Means) and the LinkNet model, U-Net can provide more consistent and clearer tumor boundaries. The results confirm U-Net as an efficient, real-time and improved method towards brain tumor segmentation towards eventual integration in clinical decision support systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».