MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2331190967 · doi:10.3804/jjabcs.22.129

Facilities for Mammography Image Evaluation

2013· article· en· W2331190967 sur OpenAlexaff
Hiroshi Wada, Satoshi Hirata, Sunao Ikeue, Hiroko Sugano, Hiromitsu Akabane, Akihiko Numata, Kunio Kurowarabi, Tatsuhiko Kuroda, Yoshitomi Awai

Notice bibliographique

RevueNihon Nyugan Kenshin Gakkaishi (Journal of Japan Association of Breast Cancer Screening) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensHealth Research Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammographyComputer scienceMedical physicsMedicineInternal medicineBreast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

本学会でもマンモグラフィ撮影画質の精度管理の重要性,またより多くの施設認定の合格が強く望まれている。しかしながら,その認定率はいまだに低い。旭川市乳癌検診委員会はこの検診制度開始前から各施設の画質の差を認識していた。本委員会では,ダブルチェック制を有効に機能させるためにも,検診に参加する全施設が精中委精度管理評価を受けることが重要と考え,地域をあげた活動を展開した。その結果,このたび11ある参加全施設が認定を受けたため,その経緯と今後の方針に関して報告する。

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3510,096

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNihon Nyugan Kenshin Gakkaishi (Journal of Japan Association of Breast Cancer Screening)Même sujetAI in cancer detectionTravaux en français237 207