The application of Efron's bootstrap methods in validating feature classification using artificial neural networks for the analysis of mammographic masses
Notice bibliographique
Résumé
Efron's bootstrap resampling method is used to analyze the performance of artificial neural networks (ANNs) in the area of feature classification for the analysis of mammographic masses. The purpose of feature classification in mammography is to discover the salient information that can be used to discriminate benign from malignant masses. The performance of ANNs is typically measured in terms of the area under the receiver operating characteristics (ROC) curve (A/sub z/). Performance uncertainty problems and the generalization problems of ANNs are still the critical issues that impede the further application of ANNs in clinical medicine. It is unreasonable and impractical to justify the performance of one ANN being better than another just by its best A/sub z/ value. Efron's bootstrap methods make it possible to quantitatively analyze the performance of ANNs and anticipate its change tendency with relatively high accuracy. Our experimental results show that the probability model of A/sub z/ is close to a normal distribution. The performance of ANNs is more sensitive to the change of topology than that of the size and the composition of the training set. Bootstrap methods can be used to find the optimal epochs and avoid overfitting.
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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 | 0,002 |
| 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 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 ».