Advanced Liver Tumor Detection Using 3D Scan Segmentation With Dense Convolutional Networks
Notice bibliographique
Résumé
Segmentation of liver lesions from volumetric scans, for example, MRI scans, is a key objective in medical image analysis for the purpose of early diagnosis or treatment of haptic-related tumors. In line with this, the present study puts forth an automatic framework for liver lesion segmentation using DenseNet architecture as a benchmark for medical imaging research in the LITS dataset. We have built up a way of densely connected convolutional neural networks (DenseNet) because of its feature reuse as well as efficiency in learning hierarchical representations to derive strong results in segmentation accuracy. One engages in a comprehensive preprocessing of data to cover image resizing, mask segmentation, and augmentation to better generalization of the models. Also, a hybrid loss function was used: the combination of Binary Crossentropy and Dice Coefficient to optimize the DenseNet model for the objective of pixel-level accuracy on segmentation tasks. The data is split into training and validation sections to evaluate how well it performs with data previously unseen. An application built on Flask supports the deployment of the trained model enabling users to upload 3D liver CT scans and visualize the segmentation results through an interactive interface. It receives the uploaded images in real-time, process them for inference based on the DenseNet model, then outputs the segmented images to encourage and assist clinical decision-making. The experimental results, however, show that the model is quite robust and effective in the accurate delineation of liver lesions with a very high level of performance in terms of dice similarity and precision. The addition of the user-friendly web interface promises to make the system invaluable to medical personnel. Thus, the ample potential in terms of using medical imaging and affecting thick workflow in diagnostics by deep learning techniques is revealed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».