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Enregistrement W2413769376 · doi:10.1109/eucap.2016.7481969

Comparison of microwave breast cancer detection results with breast phantom data and clinical trial data: Varying the number of antennas

2016· article· en· W2413769376 sur OpenAlexaff
Yunpeng Li, Adam Santorelli, Mark Coates

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerImaging phantomMicrowave imagingMedical physicsComputer scienceClinical trialExperimental dataMicrowaveArtificial intelligenceMedicineRadiologyCancerMathematicsTelecommunicationsPathologyInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last two decades, microwave breast cancer detection has attracted an increasing amount of research attention and various research groups have recently commenced clinical testing. Much of the past assessment of algorithms and hardware has relied on breast phantoms. We illustrate in this paper through experimental data collected with breast phantoms that classification with breast phantoms can be a much easier task than that with clinical trial data (with numerically-simulated tumour responses). One antenna pair is sufficient to achieve almost perfect classification on the phantom data but has little success with the clinical trial data. The results demonstrate that we should exercise caution when evaluating classifier performance based solely on breast phantoms, and highlight the importance of validating microwave breast cancer detection algorithms with clinical trial data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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