0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Leveraging Normal White Matter Hyperintensity Context for Enhanced Pathological Segmentation via Multi-Class Deep Learning
Authors :
Mahdi Bashiri Bawil
1
Mousa Shamsi
2
Ali Fahmi Jafargholkhanloo
3
Abolhassan Shakeri Bavil
4
1- Tabriz University of Technology (Sahand)
2- Tabriz University of Technology (Sahand)
3- University of Mohaghegh Ardabili
4- Department of Radiology, Imam Reza Hospital Tabriz University of Medical Sciences Tabriz, Iran
Keywords :
White matter hyperintensities (WMH)،deep learning،medical image segmentation،FLAIR MRI،multi-class classification،U-Net،pathological segmentation،neuroimaging
Abstract :
White matter hyperintensities (WMHs) on FLAIR MRI are critical indicators of cerebrovascular dysfunction associated with elevated risks of stroke, dementia, and death. Current automated segmentation methods suffer from false positive detection in periventricular regions, failing to distinguish normal or aging-related hyperintensities from pathologically significant lesions, which reduces clinical applicability and diagnostic accuracy. This study investigates whether training deep learning models to explicitly differentiate between normal and abnormal WMH improves pathological WMH segmentation performance compared to traditional binary approaches. Four state-of-the-art architectures (U-Net, Attention U-Net, DeepLabV3Plus, Trans-U-Net) were evaluated across two training scenarios using 1,974 FLAIR images from 100 MS patients with expert-annotated ground truths. Scenario 1 employed binary training (background vs abnormal WMH), while Scenario 2 utilized three-class training (background, normal WMH, abnormal WMH). Statistical analysis included paired t-tests and Cohen's d effect size calculations. U-Net achieved the most substantial improvement in Scenario 2 with 55.6% increase in Dice coefficient (0.693 vs 0.443) and 131% precision enhancement (p < 0.0001, Cohen's d = 0.971). Traditional CNN-based architectures demonstrated larger effect sizes than transformer-based models. The three-class training approach significantly enhances pathological WMH segmentation while maintaining clinical feasibility, providing a validated framework for improving automated neuroimaging tools' diagnostic utility.
Papers List
List of archived papers
بررسی کاربرد و چالش های هوش مصنوعی در مدیریت لجستیک بنادر
ایمان حق شناس - دامون رزمجویی
تحلیل تأثیر پیادهسازی الگوریتمهای هوش مصنوعی در بهینهسازی عملکرد زنجیره تأمین: رویکردی کاربردی در شرکت صنایع لبنی کاله"
حسین بوذری
نقش هوش مصنوعی در تحول بهرهوری وتجربه مسافر در ایستگاههای مسافری راه آهن های مدرن ومقایسه آن با راه اهن های شهرهای ایران
طیبه قربان خانی - فرهاد احمدی
Neural Encoding of Outcome Magnitude: Evidence from fMRI
Amin Mohammad Mohammadi - Shaghayegh Mahmoudi - Narjes Amin - Farid Hosseinzadeh - Elias Ebrahimzadeh - Hamid Soltanian-Zadeh
تحلیلی جامع بر روندهای نوین بازاریابی محتوایی در فروشگاههای آنلاین در سالهای ۲۰۲۴ و ۲۰۲۵
سید رامان سیدی - آرش احمدی - مریم باباپیری
OpenSim Musculoskeletal Modeling Framework for sEMG-Based Knee Torque Estimation
Mohammad-Reza Sayyed Noorani - Mariya A. Vaziry - Seyed Alireza MirTajeddini
تاثیر اشتراک گذاری دانش در رسانه های اجتماعی بر توسعه کسب و کارهای کوچک و متوسط تولیدات نوآورانه
حسین الف نژاد - حسین بوداقی خواجه نوبر
ترکیب سیگنالهای EEG و ردیابی چشم برای توانبخشی به بیماران ضایعه نخاعی
امیررضا احمدی
Influence of artificial intelligence in the mining industry and its role in the economic development
Parinesa Moshefi
بهبود امنیت شبکههای رایانش ابری مبتنی بر معماری OpenFlow با استفاده از SVM
سویل قنبرزاده چاوشی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2