Poster — Wed Eve—09: Quest for a “Gold Standard” for Breast Density Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
We have examined the breast density evaluation process using commonly employed methods, visual BIRADS estimate, standard thresholding method (Cumulus) and a newly developed automatic assessment algorithm (Bden) in order to obtain clues for a “gold standard” for breast density estimation. According to these results the experts were in exact agreement for 23 out of 36 images, corresponding to the 63.9 % of the total sample and kappa statistics with indicates the proportion of the chance agreement (expected) is as 30.9 %. Agreement between the two experts found to be less than 70%. It was always possible to include a given image one class lower or higher. Furthermore, systematical shifts in the BIRADS category estimates between the readers have been noticed. The results obtained, although within a limited sample and from only one patient population, indicate that it is difficult to obtain a gold standard using the visual method as judgment plays an important role. Furthermore, there exist systematical shifts in the BIRADS category estimates between the observers. As a result, assessments given by different observers or obtained at a later time are not easily comparable. Hence, there may be even no “gold standard” unless a new scale of breast density using an automated method is defined.
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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 | 0,001 | 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 ».