MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2533282780 · doi:10.1109/tencon.1993.320544

Diagnosis of melanoma with fractal dimensions

2002· article· en· W2533282780 sur OpenAlexaff
Vincent Ng, Andrew J. Coldman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractalFractal dimensionPixelIntensity (physics)Grid method multiplicationSegmentationFeature (linguistics)Computer scienceMathematicsArtificial intelligenceBox countingPattern recognition (psychology)Correlation coefficientImage segmentationGridStatisticsMathematical analysisFractal analysisGeometryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we have been focused on the use of fractal concept in measuring the fuzziness of a mole. The box-counting method was used initially with two variations: fixed grid method and dynamic grid method. With the inherent difficulties in box-counting such as integral values of box sizes, we later investigated the variation method and the correlation method. However, the above methods depended on the segmentation result which separated a mole from its surrounding skin. In order to overcome the problem, we had experimented with two different methods which manipulated the intensities around the border of a mole. The first one calculated the size of the intensity surface area at different scales and the second method used the average absolute intensity difference of pixel pairs to obtain normalized fractional feature vectors. The paper reports the different ways of calculating the fractal dimensions and compares their differentiation power in the use of diagnosis of melanoma images.< <ETX xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">&gt;</ETX>

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCell Image Analysis TechniquesTravaux en français237 207