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Enregistrement W2480492606 · doi:10.1117/3.1000499.ch1

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms Using Statistical Measures of Angular Spread

2013· book-chapter· en· W2480492606 sur OpenAlexaff
Rangaraj M. Rangayyan, Shantanu Banik, J. E. Leo Desautels

Notice bibliographique

RevueSociety of Photo-Optical Instrumentation Engineers eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammographyBreast cancerDistortion (music)MedicineBreast cancer screeningRadiologyCancerArtificial intelligenceComputer scienceInternal medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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