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Enregistrement W2540127540 · doi:10.1109/iembs.2004.1403893

An Indexed Atlas for Content-based Retrieval and Analysis of Mammograms

2005· article· en· W2540127540 sur OpenAlexaff
Harold Lau, Kin Y. Mok, Derek So, Chi K. Tse, Rangaraj M. Rangayyan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Retrieval and Classification Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlas (anatomy)Computer scienceCADComputer-aided diagnosisBreast cancerMammographyImage retrievalInformation retrievalContent-based image retrievalMedicineArtificial intelligenceRadiologyMedical physicsCancerInternal medicineEngineering drawing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the development of an indexed atlas of digital mammograms to facilitate content-based retrieval and comparative analysis of mammograms for computer-aided diagnosis (CAD) of breast cancer. Specifically, the requirements and the design of the components of the indexed archival and retrieval system are examined. In order to facilitate search by categories, the mammograms in the atlas are indexed by case number, year of acquisition, category (normal, benign disease, and malignant disease that could be screen-detected or interval cancer), and the presence of signs of disease such as masses, calcifications, bilateral asymmetry, and architectural distortion. In the initial phase of the project, mammograms with masses have been indexed with objective diagnostic features related to their shape, edge definition, and texture. Interfaces to the atlas provide tools for selection and retrieval of cases by text-based or content-based indices. The system should assist radiologists and clinical specialists in CAD of breast cancer.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,254 · 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
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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