A pilot study on parallel factor analysis as a diagnostic tool for oral cancer diagnosis: A statistical modeling approach
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excitation‐emission matrix (EEM) has been extensively used as the comprehensive diagnostic tool to extract the biochemical fingerprint of the intrinsic fluorophores in a single scan window. However, there is a gap between the rigorous applications of the statistical tool with respect to discrimination of different stages of the disease which has been the subject for many years. Parallel factor analysis (PARAFAC) is one among the powerful statistical modeling approaches among others. In the present study, a total of 70 EEM matrices of normal, premalignant, and malignant oral tissues were given as a input, and seven intrinsic fluorophores were extracted as “components.” The extracted components were well correlated with respect to the appropriate excitation and emission spectral characteristics of the multiple intrinsic fluorophores such as tryptophan, flavin adenine dinucleotide (FAD), nicotinamide adenine dinucleotide (NADH), collagen‐1, porphyrin, tyrosine, and collagen. Subsequently, the student's t test and linear discriminant analysis (LDA) have been carried out with respect to the fluorescence intensity scores between normal vs. premalignant, normal vs. cancer, and premalignant vs. malignant groups. In normal vs. premalignant, all the seven fluorophores exhibit good statistical accuracy except porphyrin; normal vs. cancer exhibits higher statistical significance for tryptophan, NADH, and FAD than rest of the fluorophores, and premalignant vs. malignant shows proper classification in discriminating FAD, collagen‐1, and collagen. In summary, based on positive predictive value, the normal vs. premalignant exhibits 100% classification than the other two groups. Hence, the PARAFAC analysis could be the alternative and useful diagnostic tool in oral cancer diagnosis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle