यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
2D OCT स्लाइस के दो जोड़ों के बीच विकास को वर्गीकृत करने के लिए फ्यूजन CNN नेटवर्क के साथ पैच प्रोग्रेसन मास्क्ड ऑटोएनकोडर
Created by
Haebom
लेखक
फिलिप झांग, वेइली जियांग, यिहाओ ली, जिंग झांग, सारा मैटा, यूबो टैन, हुई लिन, हाओशेन वांग, जियांगटियन पैन, हुई जू, लॉरेंट बॉर्डरी, एलेक्जेंडर ले गुइलचर, बी ईट्राइस कोचेनर, चुबिन ओउ, ग्वेनोल ई क्वेलेक, मैथ्यू लामार्ड
रूपरेखा
यह पत्र MARIO चैलेंज में हमारी भागीदारी के परिणामों की रिपोर्ट करता है, जो आयु-संबंधी धब्बेदार अध: पतन (AMD) की प्रगति की निगरानी के लिए एक चिकित्सा छवि विश्लेषण प्रतियोगिता है। विशेष रूप से, हमने व्यक्तिगत उपचार योजनाओं को विकसित करने के लिए गीले AMD वाले रोगियों के OCT स्कैन में नवसंवहनीकरण की प्रगति को ट्रैक करने पर ध्यान केंद्रित किया। टास्क 1 में, हमने अनुक्रमिक OCT स्कैन में 2D स्लाइस के दो जोड़े के बीच प्रगति को वर्गीकृत करने के लिए मॉडल के एक समूह का उपयोग करके एक फ्यूजन CNN नेटवर्क लागू किया। टास्क 2 में, हमने अगले परीक्षण के लिए एक OCT उत्पन्न करने और टास्क 1 के समाधान का उपयोग करके उत्पन्न OCT और वर्तमान OCT के बीच प्रगति को वर्गीकृत करने के लिए एक पैच प्रोग्रेसन मास्क्ड ऑटोएनकोडर का प्रस्ताव दिया
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
फ्यूजन सीएनएन और मॉडल एन्सेम्बल तकनीकों का उपयोग करके एएमडी की प्रगति की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल की प्रभावशीलता का प्रदर्शन करना।
◦
पैच प्रोग्रेसन मास्क्ड ऑटोएनकोडर का उपयोग करके प्रस्तुत एक भावी प्रगति भविष्यवाणी मॉडल।
◦
MARIO चैलेंज में सर्वोच्च अंक प्राप्त करके प्रस्तावित मॉडल की प्रतिस्पर्धात्मकता को सत्यापित करें।
•
Limitations:
◦
आयोजक से संबद्धता के कारण कुछ टीम सदस्यों को पुरस्कार प्राप्त करने से अयोग्य घोषित किया जाना।
◦
प्रस्तावित मॉडल के सामान्यीकरण प्रदर्शन और नैदानिक उपयोगिता का मूल्यांकन करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
◦
विस्तृत मॉडल संरचना और हाइपरपैरामीटर जानकारी का अभाव।
