Thermography-based Breast Abnormality Detection using Pre-Trained RadImageNet Models
Notice bibliographique
Résumé
With breast cancer accounting for a large number of cancer-related deaths worldwide, there exists a need to develop tools and imaging modalities that aid in the early detection of breast abnormalities. While mammography is considered the standard imaging modality for breast cancer diagnosis, it cannot be used on pregnant women and is not as effective with denser breasts. Thermography, which is a non-invasive and radiation-free technique, is an adjunct tool to help detect breast abnormalities. Various pre-trained models have been applied to breast thermograms in the literature to detect breast abnormalities. This is a preliminary study that explores the use of pre-trained models trained on a medically sourced database like RadImageNet, in the analysis of breast thermograms from the Database for Mastology Research (DMR). Models trained from medically-sourced databases like RadImageNet have been known to extract features and patterns more relevant for medical imaging analysis and classification. In this study, the performances of RadImageNet models were compared with models trained on non-medically sourced databases, like ImageNet. Preliminary findings suggest that ImageNet models outperform their equivalent RadImageNet models. This preliminary study emphasizes the importance of using relevant and targeted datasets for the development of models that aid in breast abnormality detection.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».