Computer-aided diagnosis of architectural distortion in mammograms
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most frequently diagnosed cancer in women, and early detection of breast cancer is of utmost importance. Screening programs using mammography have been shown to be effective in reducing breast cancer mortality rates. Nevertheless, it is desirable to reduce the number of errors in screening mammography. Among the most commonly missed signs of breast cancer is architectural distortion, where the normal architecture of the breast is distorted with no definite mass visible. In this thesis, new techniques are developed for computer-aided detection of architectural distortion in mammograms. The mammographic image presents oriented texture related to the anatomical features of the breast. The techniques developed in this work analyze the oriented texture patterns in search of signs that may indicate the presence of architectural distortion. A bank of real Gabor filters is used to extract the orientation field associated with the oriented texture in the mammographic image: a study is presented comparing real Gabor filters to other oriented feature detectors. The orientation field is analyzed using phase portraits: several methods for the optimization of phase portrait models are analyzed and evaluated in this thesis. Three methods for the detection of architectural distortion in mammograms are developed in this thesis. In the first method, the orientation field is analyzed using phase portraits; the resulting phase portrait maps are post-processed to detect sites of architectural distortion. A sensitivity of 88% was obtained at 15 false positives per image. The second method incorporates the rejection of oriented features not related to the appearance of architectural distortion, and the use of simulated annealing in the phase portrait analysis stage, resulting in a sensitivity of 84% at 7.8 false positives per image. In the third method. the phase portrait model is modified to prevent the acceptance of patterns where a focal point cannot be reliably identified. A sensitivity of 84% was achieved at 4.8 false positives per image. Improvements in the detection of architectural distortion could increase the rate of detection of early breast cancer, and reduce morbidity and mortality due to breast cancer.
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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 ».