مقاله مدل‌سازی عدم قطعیت در تقسیم‌بندی تصویر اولتراسوند برای اندازه‌گیری‌های بیومتریک دقیق جنین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

 
عنوان مقاله به انگلیسی Uncertainty Modeling in Ultrasound Image Segmentation for Precise Fetal Biometric Measurements
عنوان مقاله به فارسی مدل سازی عدم قطعیت در تقسیم تصویر سونوگرافی برای اندازه گیری دقیق بیومتریک جنین
نویسندگان Shuge Lei
زبان مقاله انگلیسی
فرمت مقاله: PDF
چکیده Medical image segmentation, particularly in the context of ultrasound data, is a crucial aspect of computer vision and medical imaging. This paper delves into the complexities of uncertainty in the segmentation process, focusing on fetal head and femur ultrasound images. The proposed methodology involves extracting target contours and exploring techniques for precise parameter measurement. Uncertainty modeling methods are employed to enhance the training and testing processes of the segmentation network. The study reveals that the average absolute error in fetal head circumference measurement is 8.0833mm, with a relative error of 4.7347%. Similarly, the average absolute error in fetal femur measurement is 2.6163mm, with a relative error of 6.3336%. Uncertainty modeling experiments employing Test-Time Augmentation (TTA) demonstrate effective interpretability of data uncertainty on both datasets. This suggests that incorporating data uncertainty based on the TTA method can support clinical practitioners in making informed decisions and obtaining more reliable measurement results in practical clinical applications. The paper contributes to the advancement of ultrasound image segmentation, addressing critical challenges and improving the reliability of biometric measurements.
تعداد صفحات 18
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی) تقسیم بندی تصویر پزشکی ، به ویژه در زمینه داده های سونوگرافی ، جنبه مهمی از بینایی رایانه و تصویربرداری پزشکی است.این مقاله به پیچیدگی های عدم اطمینان در فرآیند تقسیم بندی ، با تمرکز بر روی سر جنین و تصاویر سونوگرافی استخوان ران می پردازد.روش پیشنهادی شامل استخراج کانتورهای هدف و کاوش تکنیک ها برای اندازه گیری دقیق پارامتر است.روشهای مدل سازی عدم اطمینان برای تقویت فرایندهای آموزش و آزمایش شبکه تقسیم بندی استفاده می شود.این مطالعه نشان می دهد که میانگین خطای مطلق در اندازه گیری دور سر جنین 8.0833 میلی متر است ، با خطای نسبی 4.7347 ٪.به طور مشابه ، میانگین خطای مطلق در اندازه گیری استخوان ران جنین 2.6163 میلی متر است ، با خطای نسبی 6.3336 ٪.آزمایش های مدل سازی عدم قطعیت با استفاده از تقویت زمان آزمون (TTA) تفسیر مؤثر از عدم اطمینان داده ها را در هر دو مجموعه داده نشان می دهد.این نشان می دهد که ترکیب عدم اطمینان داده ها بر اساس روش TTA می تواند از پزشکان بالینی در تصمیم گیری آگاهانه و به دست آوردن نتایج اندازه گیری قابل اطمینان تر در کاربردهای بالینی عملی پشتیبانی کند.این مقاله به پیشرفت تقسیم بندی تصویر سونوگرافی ، پرداختن به چالش های مهم و بهبود قابلیت اطمینان اندازه گیری های بیومتریک کمک می کند.
دسته بندی موضوعات Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,پردازش تصویر و ویدیو ، چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ،
توضیحات Submitted 17 January, 2024; originally announced January 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 17 ژانویه 2024 ؛در ابتدا ژانویه 2024 اعلام شد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.