Medical Image Classification using a Many to Many Relation, Multilayered Fuzzy Systems and AI
Notice bibliographique
Résumé
One of the research gaps in the medical sciences is the study of orphan diseases or rare diseases, due to limited data availability of rare diseases. Our previous study addressed this successfully by developing an Artificial Intelligence (AI)-based medical image classification method using a multilayer fuzzy approach (MFA), for detecting and classifying image abnormalities for large and very small datasets. A fuzzy system is an AI system used to handle imprecise data. There are more than three types of fuzziness in any image data set: 1) due to a projection of a 3D object on a 2D surface, 2) due to the digitalization of the scan, and 3) conversion of the digital image to grayscale, and more. Thus, this was referred to in the previous study as a multilayer fuzzy system, since fuzziness arises from multiple sources. The method used in MFA involves comparing normal images containing abnormalities with the same kind of image without abnormalities, yielding a similarity measure percentage that, when subtracted from a hundred, reveals the abnormality. However, relying on a single standard image in the MFA reduces efficiency, since images vary in contrast, lighting, and patient demographics, impacting similarity percentages. To mitigate this, the current study focused on developing a more robust medical image classification method than MFA, using a many-to-many relation and a multilayer fuzzy approach (MCM) that employs multiple diverse standard images to compare with the abnormal image. For each abnormal image, the average similarity was calculated across multiple normal images, addressing issues encountered with MFA, and enhancing versatility. In this study, an AI-based method of image analysis automation that utilizes fuzzy systems was applied to a cancer data set for the first time. MCM proved to be highly efficient in detecting the abnormality in all types of images and sample sizes and surpassed the gold standard, the convolutional neural network (CNN), in detecting the abnormality in images from a very small data set. Moreover, MCM detects and classifies abnormality without any training, validation, or testing steps for large and small data sets. Hence, MCM may be used to address one of the research gaps in medicine, which detects, quantifies, and classifies images related to rare diseases with small data sets. This has the potential to assist a physician with early detection, diagnosis, monitoring, and treatment planning of several diseases, especially rare diseases.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».