Statistical properties of 4000 raw and processed digital mammograms from a GE Senograph 2000D
Notice bibliographique
Résumé
Optimization of the display of digital mammograms is an important challenge and requires knowledge of the characteristics of actual patient images. This work aims to create a description of some of the fundamental statistical properties of a large volume of images acquired on an FDA approved device as used in clinical practice. 4569 digital mammograms (1246 patients) were acquired between October 2001 and August 2002 on a GE Senograph 2000D at Sunnybrook and Women's College Health Sciences Centre. Images were saved in "raw" format. The breast was then segmented from the background on the image using a technique based on thresholding and some connectivity rules. The histogram of pixel values in the breast only is then calculated for both the raw and processed versions of the image. The region of constant thickness, where the breast is in contact with the compression paddle, was also segmented from the CC view raw images. The histogram and statistical properties in this central region were also calculated. Assorted statistical descriptors of the histograms were examined (dynamic range, mean, standard deviations, median and mode). The effect of image processing on the dynamic range in the periphery and central area of the breast was evaluated. The results were compared against the automatic exposure algorithm and acquisition parameters, projection (view) and breast thickness.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».