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Enregistrement W2411886670 · doi:10.1002/jbio.201600033

A multi‐wavelength, laser‐based optical spectroscopy device for breast density and breast cancer risk pre‐screening

2016· article· en· W2411886670 sur OpenAlexafffund
E. Jane Walter, Julia A. Knight, Lothar Lilge

Notice bibliographique

RevueJournal of Biophotonics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésDetectorOpticsBreast cancerLaserWavelengthSpectrometerOptoelectronicsMonte Carlo methodPhotodiodeMedical physicsComputer sciencePhysicsMaterials scienceMedicineCancerMathematicsStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical Breast Spectroscopy (OBS) has been shown to predict mammographic breast density, a strong breast cancer risk factor. OBS is a low-cost technique applicable at any age. OBS information may be useful for personalizing breast cancer screening programs based on risk to improve consensus on and adherence to screening guidelines. To facilitate the use of OBS in population-wide studies, a research prototype OBS device was modified to make it portable and cheaper and to require less operator interaction. Two major changes were made: (1) the broadband light source was replaced with a laser module with 13 individual wavelengths turned on sequentially, enabling the use of photodiode detectors instead of a spectrometer, and (2) the light sources and detectors were placed in fixed positions within 4 sizes of cup, eliminating the need for placement by the operator. Wavelengths were selected using data from two previous studies. The reduction in spectral content did not significantly reduce the ability to distinguish between different risk groups. Positions for the light sources and detectors were chosen based on Monte Carlo simulations to match the optically interrogated volumes of the original device. Two light sources and six detectors per cup were used in the final design.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,317
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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