Notice bibliographique
Résumé
Showing the mammogram images in different view enables the radiological to recognize more early details about the cancer tumour.The synthetic view was addressed to find the overlapping among the overlapped structural information of the x-ray breast mammography images.The details of the proposed method to produce a synthetic mammography image using the x-ray breast cancer mammogram images from each CranioCaudual (CC) and MedioLateral-Oblique (MLO) view have been introduced in this article.There are five phases to the proposed method.In the first phase, the cancer tumor has been identified in the full-field x-ray mammography images.The cancerous tumor has been secondly recognized and highlighted as a region of interest.A technique to collect data from the cancer tumor and identify the areas of interest on the cancer mass has been discussed in the third phase.In the fourth phase, formatting the points of interest within the context of advanced features has been implemented.The final phase demonstrates how to execute the synthetic digital process using the supervised learning methodology.Several contributions have been presented based on the proposed method, which are facilitate the computer aided detection application in context of the digital breast Tomosynthesis.Compared with other method, the proposed method has shown its ability to save memory and running time resources.Beside of the digital synthetic view, the proposed method was detected the breast tumour in x-ray breast mammography images.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».