A Shearlet-Based Second Order System for Classifying Oral Cancer: An Analysis of Histopathological Images
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we propose a Second Order Shearlets (SOS) based system for Oral Cancer Classification (OCC) that leverages histopathological images.The fundamental premise of the system is the observable variations in texture patterns between normal and abnormal cells within these images, which can be exploited for differentiation.The images undergo a transformation from the Red-Green-Blue (RGB) color space to the Hue-Saturation-Value (HSV) color space, followed by the extraction of co-occurrence texture features via the SOS system.Further enhancement of feature extraction is achieved by applying a median filter for de-noising the histopathological images.The proposed SOS-OCC system, equipped with a probabilistic classifier at the final stage, was presented with an assortment of 1224 images for evaluation.The results indicated a noteworthy classification accuracy of 98.6% when employing stratified k-fold cross-validation, thereby underlining the system's efficacy in identifying oral cancer-related abnormalities.Moreover, a comparative analysis was conducted with Wavelet, Curvelet, and Contourlet-based representation systems to underscore the superior performance of the SOS-OCC system.This study provides valuable insights into the application of the SOS approach to oral cancer classification and sets a promising precedent for future research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».