Pilot study: electrical impedance based tissue classification using support vector machine classifier
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tissue classification using computer aided diagnosis can help automated decision making to aid clinical diagnosis. Classification of breast tissue based on spectral features of impedance loci has frequently been done to classify malignant tissue with further requirement of more complex classification methodologies needed to improve the characterisation. In current study, tissue classification is done using in vivo electrical impedance data of 18 human subjects, from four quadrants of breast, palm, nail, arm, bicep and classified using algorithms involving machine learning methodologies, specifically support vector machines (SVMs) that are supervised learning models. They consist of learning algorithms based on the principal of structural risk minimisation. Two methodologies of SVM have been used in this study: with data binning and data pruning and without data binning and data pruning. Data binning and data pruning have improved the sensitivity of the SVM from 76.76 to 89.23%, but the specificity has decreased from 76.23 to 74.15%. This is a pilot study towards testing the reliability of the developed electrical impedance measuring system and developing a data mining‐based decision making system into an electrical impedance spectroscopy system, to help users (physicians) with tissue classification leading to reliable objective decision making.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle