Image Analysis in Support of Computer-Assisted Cervical Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is a disease that annually claims the lives of over a quarter of a million women. A substantial number of these deaths could be prevented if population wide cancer screening, based on the Papanicolaou test, were globally available. The Papanicolaou test involves a visual review of cellular material obtained from the uterine cervix. While being relatively inexpensive from a material standpoint, the test requires highly trained cytology specialists to conduct the analysis. There is a great shortage of such specialists in developing countries, causing these to be grossly overrepresented in the mortality statistics. For the last 60 years, numerous attempts at constructing an automated system, able to perform the screening, have been made. Unfortunately, a cost-effective, automated system has yet to be produced. In this thesis, a set of methods, aimed to be used in the development of an automated screening system, are presented. These have been produced as part of an international cooperative effort to create a low-cost cervical cancer screening system. The contributions are linked to a number of key problems associated with the screening: Deciding which areas of a specimen that warrant analysis, delineating cervical cell nuclei, rejecting artefacts to make sure that only cells of diagnostic value are included when drawing conclusions regarding the final diagnosis of the specimen. Also, to facilitate efficient method development, two methods for creating synthetic images that mimic images acquired from specimen are described.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».