Titre : Efficacité fonctionnement

Efficacité fonctionnement : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Neural Networks, Computer
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Sources (10000 au total)

Comparing the segmentation of quantitative phase images of neurons using convolutional neural networks trained on simulated and augmented imagery.

Quantitative phase imaging (QPI) can visualize cellular morphology and measure dry mass. Automated segmentation of QPI imagery is desirable for tracking neuron growth. Convolutional neural networks (C... We trained CNNs on abstract images of neurons and on augmented images of real neurons. We then benchmarked the resulting models against human labeling.... We used a stochastic simulation of neuron growth to guide abstract QPI image and label generation. We then tested the segmentation performance of networks trained on augmented data and networks traine... We show that training on augmented real data resulted in a model that achieved the best Dice coefficients in our group of CNNs. The largest percent difference in dry mass estimation with respect to th... Augmented data outperformed the simulated abstract data for this testing set. The quality of segmentation of neurites was the key difference in performance between the models. Notably, even humans per...

A Lightweight Convolutional Neural Network Based on Dynamic Level-Set Loss Function for Spine MR Image Segmentation.

Spine MR image segmentation is important foundation for computer-aided diagnostic (CAD) algorithms of spine disorders. Convolutional neural networks segment effectively, but require high computational... To design a lightweight model based on dynamic level-set loss function for high segmentation performance.... Retrospective.... Four hundred forty-eight subjects (3163 images) from two separate datasets. Dataset-1: 276 subjects/994 images (53.26% female, mean age 49.02 ± 14.09), all for disc degeneration screening, 188 had dis... T2 weighted turbo spin echo sequences at 3T.... Dynamic Level-set Net (DLS-Net) was compared with four mainstream (including U-net++) and four lightweight models, and manual label made by five radiologists (vertebrae, discs, spinal fluid) used as s... All segmentation models were evaluated with DSC, accuracy, precision, and AUC. The pixel numbers of segmented results were compared with manual label using paired t-tests, with P < 0.05 indicating sig... With only 1.48% parameters of U-net++, DLS-Net achieved similar accuracy in both datasets (Dataset-1: DSC 0.88 vs. 0.89, AUC 0.94 vs. 0.94; Dataset-2: DSC 0.86 vs. 0.86, AUC 0.93 vs. 0.93). The segmen... The proposed DLS-Net has fewer parameters but achieves similar accuracy to U-net++, helps CAD algorithm achieve higher accuracy, which facilitates wider application.... 2 TECHNICAL EFFICACY: Stage 1....