Non-ionizing near-infrared radiation transillumination spectroscopy for breast tissue density and assessment of breast cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing attention to prevention as a means to reduce cancer incidence. Prevention interventions or therapies in turn rely on risk assessment programs to identify those women most likely to benefit from education and lifestyle changes. These programs are usually based either on interviews to identify ethnic, genetic, and lifestyle factors contributing to risk or on physical examination of the breast. For the latter it has been shown that the parenchymal density pattern observed in X-ray mammography can be used to assess an individual's risk. Extensive areas of dense, glandular tissue that are relatively radio-opaque are associated with higher breast cancer risk, with an odds ratio of 4 to 6 compared with women in whom the breast density is low owing to an abundance of adipose tissue. Near-infrared optical transillumination spectroscopy has been used previously to investigate the physiological properties of breast tissue. In this study, women were recruited who underwent recently X-ray mammography. The tissue density was assessed by a radiologist. The women then underwent optical transillumination spectroscopy, for which an instrument was developed that delivered visible and near-infrared light to the breast. After being transmitted through the breast craniocaudally in one of four quadrants, the spectrum from 625 to 1050 nm was measured. The spectra were used as input to a Principal Component Analysis (PCA) that used the corresponding mammographic density as the reference standard. The study group consisted of 92 women aged 39 to 72 years. Without further stratification for age, menopausal status, or measurement position, the PCA numerical model predicted the radiological assessment of tissue density in the mid 80% to low 90%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».