Medical image classification using a quantified hazard ratio and a multilayer fuzzy approach
Notice bibliographique
Résumé
We previously developed two AI-based medical automatic image classification tools using a multi-layer fuzzy approach (MFA and MCM) to convert image-based abnormality into a quantity. However, there is currently limited research on using diagnostic image assessment tools to statistically predict the hazard due to the disease. The present study introduces a novel approach that addresses a substantial research gap in the identification of hazard or risk associated with a disease using an automatically quantified image-based abnormality. The method employed to ascertain hazard in an image-based quantified abnormality was the cox proportional hazard (PH) model, a unique tool in medical research for identifying hazard related to covariates. MFA was first used to quantify the abnormality in CT scan images, and hazard plots were utilized to visually represent the hazard risk over time. Hazards corresponding to image-based abnormality were then computed for the variables, ‘gender,’ ‘age,’ and ‘smoking-status’. This integrated framework potentially minimizes false negatives, identifies patients with the highest mortality risk and facilitates timely initiation of treatment. By utilizing pre-existing patient images, this method could reduce the considerable costs associated with public health research and clinical trials. Furthermore, understanding the hazard posed by widespread global diseases like COVID-19 aids medical researchers in prompt decision-making regarding treatment and preventive measures.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».