Classification of Cerebral Infarction Data Using K-Means and Kernel K-Means
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A cerebral infarct is a circumscribed focus or area of brain tissue that dies as a result of localized hypoxia or ischemia due to cessation of blood flow. To diagnose the presence of cerebral infarction, it needs a CT scan result from the patient. But, in this study not only CT scan result will be used, machine learning also will be proposed to diagnosing cerebral infarction. Machine learning can be used to detect and classify of infarcts in the brain using features and label that obtained from the results of the CT scan. In this study, the machine learning method that will be used is K-Means and K-Means based on kernel or kernel K-Means. Kernel K-Means is the application of K-Means that modified by changing the inner product with kernel function. The CT scan result data used in this study was obtained from the Department of Radiology at Dr. Cipto Mangunkusumo Hospital (RSCM). The best result reached with kernel K-Means, it performed with different percentage of training data, started with 50%, 55%, until 95% data training. The average accuracy score of the kernel K-Means method attained an accuracy rate of 95.28%.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».