Thermal-driven biomarkers for breast cancer screening using dynamic infrared imaging modality
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we delve into the applications of infrared based diagnostic system for early diagnosis of breast cancer or symptomatic patients. We used low-rank sparse Non-negative matrix factorization (NMF) to select the main bases of the thermal images to determine the subsurface thermal heterogeneous patterns in these sets. For that, 55 participants for infrared breast screening selected from Database for Mastology Research (DMR) dataset with symptomatic and healthy participants. We calculate five derived properties of the breast area (contrast, correlation, dissimilarity, homogeneous, and energy) using thermal level co-occurrence matrices (TLCMs) and train a logistic regression to stratify between healthy and symptomatic patients. We compared the ability of sparse-NMF to the state-of-the-art thermographic approaches such as principal component analysis/thermography (PCT), candid covariance-free incremental principal component thermography (CCIPCT), Sparse PCT, non-negative matrix factorization (NMF). Results indicate significant performance for Sparse-NMF (DMR: 74.1%). The results indicate considerable performance sparse-NMF, which conclusively indicates promising performance in terms of the accuracy and the robustness as a confirmation for the outlined properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».