Training melanoma detection in photographs using the perceptual expertise training approach
Notice bibliographique
Résumé
Although a deadly form of skin cancer, melanoma is treatable if detected early. Existing approaches in melanoma detection training employ a rule-based method where lesions are assessed by their Asymmetry, Border, Color, Diameter and Evolvement in appearance (i.e., the ABCDE rule). However, the rule-based training practices in melanoma detection were not effective. In the current study, we assessed an innovative way to train melanoma detection using the principles of perceptual expertise training. All participants first reviewed the ABCDE rules pamphlet, and were then given the Melanoma Detection Test (MDT) as the pre-test where they categorized a set of skin lesion images as either "melanoma" or "benign". Participants in the perceptual expertise training group received four training sessions where they were taught to categorize melanoma and benign lesions to 95% accuracy. Participants in the control group received no training. After training, all participants were retested with the same items on the MDT. As compared to the control group, the training group showed significant improvement in melanoma detection and a shifted response criterion from liberal (i.e., bias toward categorizing a lesion as melanoma) to neutral, and both improvements maintained a week after the training. These findings indicate that perceptual expertise training is a promising approach to train melanoma detection. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».