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Enregistrement W4249058857 · doi:10.1117/3.651880.ch3

An Indexed Atlas of Digital Mammograms for Computer-Aided Diagnosis of Breast Cancer

2010· book-chapter· en· W4249058857 sur OpenAlexaboutno aff
Hilary Alto, Rangaraj M. Rangayyan, Raman Paranjape, J. E. Leo Desautels, Heather Bryant

Notice bibliographique

RevueSPIE eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMammographyBreast cancerRadiologyMalignancyContext (archaeology)Digital mammographyAbnormalityBreast cancer screeningAsymptomaticMagnetic resonance imagingMedical physicsCancerPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Screening mammography is used for the early detection of breast cancer in asymptomatic women (between the ages of 50 and 69 in Canada). Screen Test: Alberta Program for the Early Detection of Breast Cancer has been in operation since 1990, and attracts the participation of over 21,000 women per year. Screen Test has offices in Calgary and Edmonton, and offers extended service with three mobile units to more than 100 sites in the province of Alberta. Mammograms are difficult images to interpret, especially in the screening context where the probability of encountering an abnormality is low and patient information is limited. A cost-effective, efficient method needs to be developed in order to achieve high diagnostic accuracy. Diagnostic mammography refers to the radiological examination of symptomatic women who exhibit clinical signs such as a palpable lump, skin puckering, or nipple retraction, or as a result of screening. Mammography is used to detect abnormalities and classify them as benign or malignant. Ambiguous cases with suspicious features detected on mammograms are evaluated further with adjunctive imaging procedures. Depending on the characteristics of the abnormality, these procedures may include supplementary views, ultrasound, magnification mammography, magnetic resonance imaging, computed tomography, and nuclear medicine techniques. Biopsy is indicated if these methods do not lead to a definite diagnosis but indicate a high suspicion for malignancy, and confirmation of malignancy is required. Objective methods for the analysis of mammographic features are needed for the development of computer methods to assist radiologists in the evaluation of ambiguous features; that is, for computer-aided diagnosis (CAD) of breast cancer. Current research is directed toward the development of digital mammographic imaging and image analysis systems that can detect features, classify them, and give visual prompts to the radiologist, such as the Image Checker by R2 Technology, EasyVision RAD used with Philips' Computed Radiography system, and Second Look from iCAD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1570,083

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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