Medisinsk data science · Universitetet i Bergen
Hjertesegmentering i 3D
Et forskningsprosjekt som finner venstre atrium i MR-volumer. Arbeidet kombinerer 3D U-Net, MONAI og PyTorch med evaluering på et pasientdelt valideringssett.
Viktig. Dette er en presentasjon av et studentprosjekt og forhåndsberegnede forskningsresultater. Den tar ikke imot bilder, stiller ikke diagnoser og skal ikke brukes til medisinske beslutninger.
Hva modellen gjør
Modellen deler et MR-volum inn i bakgrunn og venstre atrium. Resultatet er en segmenteringsmaske som kan brukes til å undersøke form og avgrensning. Den er ikke laget for å vurdere sannsynlighet for sykdom.
Hvordan arbeidet er kontrollert
Jeg brukte et pasientdelt oppsett med 15 treningsvolumer og fem valideringsvolumer fra Medical Segmentation Decathlon. Dice, HD95, følsomhet og spesifisitet ble regnet ut for hvert valideringsvolum.
Slik leses resultatene
Dice måler hvor mye modellens maske overlapper referansemasken. Medianen er 0,865, og det beste av de fem volumene er 0,887. HD95 måler den store, men ikke mest ekstreme, avstanden mellom maskekantene. Gjennomsnittet på 30,3 mm påvirkes av enkeltvolumer med høyere avvik. Høy spesifisitet betyr først og fremst at bakgrunn sjelden merkes som atrium. Den erstatter ikke en vurdering av selve atriumsavgrensningen.
Prøv et lagret modellresultat
Velg ett av tre holdt-utenfor-volumer og vis resultatet fra modellkjøringen. Bildene er lagret etter evalueringen og det sendes ikke inn eller behandles nye data på denne siden.
Valideringsvolum la_004
Dette volumet ligger nær medianen for utvalget.
0,865Dice
11,5 mmHD95
0,886Følsomhet
Velg et volum og vis resultatet fra den fullførte evalueringen.
