Classification of OME with Eardrum Otoendoscopic Images Using Hybrid-Based Deep Models, NCA, and Gaussian Method
Notice bibliographique
Résumé
Otitis media with effusion (OME) is defined as a middle ear disease that occurs with the accumulation of fluid in the posterior part of the eardrum, usually without any symptoms. When OME disease is not treated, some negative consequences arise that deeply affect the education, social and cultural life of the patient. OME disease is a difficult issue to diagnose by specialists. In this article, autoendoscopic images of the eardrum have been classified using deep learning methods to help specialists in the diagnosis of OME. In this study, a hybrid deep model based on artificial intelligence is proposed. In the proposed hybrid model, feature maps were obtained using Efficientnetb0 and Densenet201 architectures from both the original dataset and the improved dataset using the gaussian method. Then, the merging process was applied to these feature maps. Unnecessary features are eliminated by applying NCA dimension reduction to the combined feature map. The most valuable features obtained at the end of the optimization process are classified in different machine learning classifiers. The proposed model reached a very competitive accuracy value of 98.20% in the SVM classifier.
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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) | 0,001 | 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 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 ».