Notice bibliographique
Résumé
Machine learning has been applied to classify chest X-ray images into pneumonia-positive and pneumonia-negative classes to allow an early diagnosis and support medical experts’ decision about pneumonia. However, the previous attempts in this literature focus on binary classification that may not consider the possibility of uncertain information in chest X-ray images, forcing the system to make a definite decision on every instance. This may lead to the inaccurate classification of doubtful X-ray images. This research approaches Game-theoretic rough sets (GTRS) to determine three-way decisions, such as X-ray images are classified into three disjoint classes that are developed using a threshold pair. The first two classes lead to a certain decision (i.e., either pneumonia-positive or pneumonia-negative). The remaining class covers X-ray images that lack the crucial information to make inferences about them. GTRS obtains the suitable threshold pair by formulating a trade-off between accuracy and coverage criteria of the proposed model. We achieve a 96.25% accuracy score while covering 64.01% of the test set for certain decision. The experiment results show that the proposed model secures a better classification performance than 0.5-probabilistic rough sets, Pawlak’s rough sets, and machine learning models.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».