SU‐FF‐I‐22: An Inward Mammilla Detection Algorithm for Analysis of Skin‐Line Retraction
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A specific algorithm is designed for the detection of the mammilla to locate the inward mammilla position along the breast skin‐line in mammograms. The position of the inward mammilla can assist in the analysis of focal retraction near the nipple. Method and Materials: Between the breast skin‐line and the fibro‐glandular tissue is a zone of fatty peripheral tissue, which appears with low gray‐levels on mammograms. Due to the mammary glands connecting to the mammilla, the gray‐level in the fatty zone near the mammilla will be higher. We define a fatty peripheral zone (Zf) of 40 pixels width (8mm) parallel to the skin‐line on mammograms. A disk mask of diameter 40 pixels, KP, tangential to the skin‐line boundary point P and rolling in the zone Zf, is used to obtain a mammilla index value for P. A mammilla index (IP) for P is defined as the average gray‐level of the pixels in both Zf and the current mask Kp. Then, three highest values, It1 (highest), It2 (second highest), and It3 (third highest), corresponding to position indexes Pt1, Pt2, and Pt3 on the skin‐line, are found on the curve of IP. If the differences between Pt1 and Pt2, as well as between Pt1 and Pt3, are larger than a threshold T1, and the difference between Pt2 and Pt3 is less than another threshold T2, the mammilla position is defined as the average of Pt2 and Pt3; otherwise the mammilla position is defined as Pt1. Empirically, we selected T1=90 and T2=36. Results: We have tested our algorithm on 40 mammograms from the MiniMIAS database with inward nipples, and our method achieved accurate detection of the mammilla position on each image. Conclusion: The proposed algorithm for the detection of the inward mammilla position gave accurate results on the mammograms tested.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».