Estimation of mammographic density on an interval scale by transillumination breast spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Transillumination breast spectroscopy (TiBS) uses nonionizing optical radiation to gain information about breast tissue morphological and structural properties. TiBS spectra are obtained from 232 women and compared to mammographic density (MD) quantified using Cumulus. The ability of TiBS to estimate MD is assessed using partial least-squares (PLS) regression methods, which requires TiBS spectra as input (X) and Cumulus MD as target (Y) data. Multiple PLS models are considered to determine the optimal processing technique(s) for the input (X) and target (Y) data. For each model, the association between TiBS estimated MD (Y) and Cumulus MD (Y) is established using Spearman's rank correlation and linear regression analysis. The model that best estimates MD has the fewest assumptions regarding target (Y) and spectral (X) processing. The Spearman's correlation coefficient between predicted MD and Cumulus MD for this model is 0.88, with a regression slope (beta) of 0.93 (95% CI 0.83-1.02) and an R(2) of 0.78. The approximation of individual MD was within 10% of Cumulus MD for the majority of women (80%), without stratification on age, body mass index (BMI), and menopausal status. TiBS provides an alternative to mammography assessed MD enabling frequent and earlier use of MD as a risk marker in preventive oncology.
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
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».