Computer Assisted Detection of Polycystic Ovary Morphology in Ultrasound Images
Notice bibliographique
Résumé
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is an endocrine abnormality with multiple diagnostic criteria due to its heterogenic manifestations. One of the diagnostic criteria includes analysis of ultrasound images of ovaries for the detection of number, size, and distribution of follicles within the ovary. This involves manual tracing and counting of follicles on the ultrasound images to determine the presence of a polycystic ovary (PCO). We describe a novel method that automates PCO detection. Our algorithm involves segmentation of follicles from ultrasound images, quantifying the attributes of the automatically segmented follicles using stereology, storing follicle attributes as feature vectors, and finally classification of the feature vector into two categories. The classification categories are: PCO present and PCO absent. An automatic PCO diagnostic tool would save considerable time spent on manual tracing of follicles and measuring the length and width of every follicle. Our procedure was able to achieve classification accuracy of 92.86% using a linear discriminant classifier. Our classifier will improve the rapidity and accuracy of PCOS diagnosis, reducing the risk of the severe complications that can arise from delayed diagnosis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».