Aşağıdaki içerikten oluşan, koyu lacivert ve turkuaz medikal tema renklerine sahip, 10 slaytlık profesyonel bir akademik sunum hazırla. Her slaytta Türkçe başlık, alt başlık ve öz metinler bulunsun. Sayfalar yazıyla boğulmasın, görsel ve kart yapısıyla sunulsun: Slayt 1: 'Learnable Cross-modal Knowledge Distillation for Multi-modal Learning with Missing Modality (LCKD)' başlıklı kapak slaytı. Yazarlar: Hu Wang, Congbo Ma, Jianpeng Zhang, Yuan Zhang, Jodie Avery, Louise Hull, Gustavo Carneiro. Slayt 2: Medikal görüntülemede çok modlu (multimodal) veriler ve beyin MRG sekansları (T1, T2, T1c, Flair). Slayt 3: Gerçek klinik kriz: Eksik modalite (missing modality) problemi ve eski çözümlerin (GAN/VAE, 15 ayrı model eğitmek) yetersizlikleri. Slayt 4: LCKD'nin Çözüm Felsefesi: Bilgi Damıtımı (Knowledge Distillation) ile usta-çırak mantığında bilgi aktarımı. Slayt 5: Görev Bazlı Otomatik Öğretmen Seçim Prosedürü (Teacher Election) — T1c ve Flair'ın öğretmen seçilmesi. Slayt 6: LCKD Mimarisi ve İşleyişi (3D-UNet Encoder, Bilgi Damıtma Kaybı, Eksik Vektör Ortalaması alma, Ortak Decoder). Slayt 7: Deneysel Kurulum ve Veri Setleri: Halka açık BraTS2018 beyin tümörü kıyaslama veri kümesi ve rastgele modalite düşürme eğitimi. Slayt 8: Sayısal Sonuçlar (Table 1): 15 eksiklik senaryosunun tamamında LCKD üstünlüğü ve sadece T1 varken %37.39 Dice skoru başarısı. Slayt 9: Kalitatif Bulgular ve MMWHS Kalp Veri Setine Genelleme (BT ve MR uyarlaması). Slayt 10: Mühendislik Değerlendirmesi: Güçlü (artı) ve geliştirilebilir (eksi) yönler.
Aşağıdaki içerikten oluşan, koyu lacivert ve turkuaz medikal tema renklerine sahip, 10 slaytlık profesyonel bir akademik sunum hazırla. Her slaytta Türkçe başlık, alt başlık ve öz metinler bulunsun. Sayfalar yazıyla boğulmasın, görsel ve kart yapısıyla sunulsun: Slayt 1: 'Learnable Cross-modal Knowledge Distillation for Multi-modal Learning with Missing Modality (LCKD)' başlıklı kapak slaytı. Yazarlar: Hu Wang, Congbo Ma, Jianpeng Zhang, Yuan Zhang, Jodie Avery, Louise Hull, Gustavo Carneiro. Slayt 2: Medikal görüntülemede çok modlu (multimodal) veriler ve beyin MRG sekansları (T1, T2, T1c, Flair). Slayt 3: Gerçek klinik kriz: Eksik modalite (missing modality) problemi ve eski çözümlerin (GAN/VAE, 15 ayrı model eğitmek) yetersizlikleri. Slayt 4: LCKD'nin Çözüm Felsefesi: Bilgi Damıtımı (Knowledge Distillation) ile usta-çırak mantığında bilgi aktarımı. Slayt 5: Görev Bazlı Otomatik Öğretmen Seçim Prosedürü (Teacher Election) — T1c ve Flair'ın öğretmen seçilmesi. Slayt 6: LCKD Mimarisi ve İşleyişi (3D-UNet Encoder, Bilgi Damıtma Kaybı, Eksik Vektör Ortalaması alma, Ortak Decoder). Slayt 7: Deneysel Kurulum ve Veri Setleri: Halka açık BraTS2018 beyin tümörü kıyaslama veri kümesi ve rastgele modalite düşürme eğitimi. Slayt 8: Sayısal Sonuçlar (Table 1): 15 eksiklik senaryosunun tamamında LCKD üstünlüğü ve sadece T1 varken %37.39 Dice skoru başarısı. Slayt 9: Kalitatif Bulgular ve MMWHS Kalp Veri Setine Genelleme (BT ve MR uyarlaması). Slayt 10: Mühendislik Değerlendirmesi: Güçlü (artı) ve geliştirilebilir (eksi) yönler.
Created using ChatSlide
Bu çalışma, çok modlu manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ile klinik bağlamda yaşanan sorunları ele alıyor. LCKD yöntemi, bilgi damıtımı ile modalite aktarımını sağlarken, deneysel tasarımda 3D-UNet ve BraTS2018 kullanılıyor. Bulgular, LCKD'nin üstün Dice sonuçları ile yalnızca T1 kullanıldığında elde edilen %37,39'luk başarı oranını ortaya koyuyor. Tek modelin avantajları ve öğretmen seçimindeki zorluklar da değerlendiriliyor.