Detection of architectural distortion in prior mammograms using measures of angular dispersion
Notice bibliographique
Résumé
Architectural distortion is a mammographic sign of breast cancer at an early stage. We propose methods for the characterization and detection of architectural distortion based on measures of spicularity and angular dispersion of the patterns in automatically detected regions of interest (ROIs) using Gabor filters and phase-portrait analysis. The novel features for the characterization of the spiculating patterns of architectural distortion include an index of convergence of spicules computed from the Gabor magnitude and coherence using the Gabor angle response; radially weighted difference and angle-weighted difference measures of the intensity, Gabor magnitude, and Gabor angle response; and the angle-weighted difference in entropy of spicules computed from the intensity, Gabor magnitude, and Gabor angle response. At first, 4,224 ROIs were automatically obtained from 106 prior mammograms of 56 interval-cancer cases, including 301 true-positive ROIs, and from 52 mammograms of 13 normal cases using Gabor filters and phase-portrait analysis. Using the newly proposed features through feature selection and pattern classification, the best result achieved, in terms of the area under the receiver operating characteristic curve, is 0.76 with an artificial neural network based on radial basis functions. Free-response receiver operating characteristic analysis indicated a sensitivity of 0.90 at 6.3 false positives per patient.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».