Wavenumber selection based analysis in Raman spectroscopy improves skin cancer diagnostic specificity
Notice bibliographique
Résumé
Real-time Raman spectroscopy can be used to assist in assessing skin lesions suspicious for cancer. Most of the diagnostic algorithms are based on full band of the Raman spectra, either in the fingerprint region or the high wavenumber region. In this paper we explored wavenumber selection based analysis in Raman spectroscopy for skin cancer diagnosis. Wavenumber selection was implemented using windows of wavenumber and leave-one-out cross-validated stepwise regression or least and shrinkage selection operator (LASSO). The diagnostic algorithms were then generated from the selected windows of wavenumber using multivariate statistical analyses, including principal component and general discriminate analysis (PC-GDA) and partial least squares (PLS). In total a combined cohort of 645 confirmed lesions from 573 patients encompassing skin cancers, precancers and benign skin lesions were included, which were divided into training cohort (n = 518) and testing cohort (n = 127) according to the measurement time. It was found that the area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was improved from 0.861-0.891 to 0.891-0.911 and the diagnostic specificity for fixed sensitivity 0.99-0.90 was improved from 0.17-0.65 to 0.20-0.75 with wavenumber selection based analysis.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».