Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms Using Statistical Measures of Angular Spread
Notice bibliographique
Résumé
Architectural distortion, a distortion of the architecture of breast parenchyma without being accompanied by increased density or a mass, is a mammographic sign of breast cancer. Architectural distortion is an important finding in the detection of early stages of breast cancer. However, subtlety and variability in appearance, and similarity in presentation to normal breast tissue patterns overlapped in the projected mammographic image impose challenges in the detection of architectural distortion. Architectural distortion is the most commonly missed abnormality in false-negative (FN) screening cases. Several studies have indicated that architectural distortion accounts for 12% to 45% of breast cancer cases overlooked or misinterpreted in screening mammography. In terms of treatment of patients affected by breast cancer, only localized and nonmetastasized cancers are considered to be treatable and curable. In order to increase the possibility of survival, the detection of breast cancer at its early stages is of highest importance. The use of computer-aided diagnosis (CAD) techniques by a radiologist could be as effective as double reading, and provide efficient and effective means of reducing errors and help in increasing sensitivity in the detection of breast cancer. Numerous CAD techniques and systems have been proposed and developed to improve the sensitivity and accuracy of the detection of breast cancer. Several CAD techniques are found to be effective in detecting masses and calcifications; unfortunately, the same systems have demonstrated poor performance in the detection of subtle or indirect signs of possible malignancy, such as architectural distortion. Several studies have indicated that a substantial portion of prior mammograms of cases of screen-detected cancer or interval-cancer cases could contain subtle or minimal signs of abnormality. Such signs of abnormality include hard-to-detect features or patterns that could indicate breast cancer at stages prior to the formation of a mass or tumor. Architectural distortion could appear at the initial stages of the formation of a breast mass or tumor, and has been found to be associated with breast malignancy in one-half to two-thirds of the cases in which it is present. Increasing the sensitivity and accuracy in the detection of architectural distortion could lead to improvement in the prognosis of patients affected by breast cancer and help in increasing the associated survival rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».