Hybrid CNN Models for Multimodal Synthesis in High-Fidelity Oral Cancer Detection and Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is ranked as 2nd life-threatening disease-causing mortality if not diagnosed efficiently.It is quiet challenging to declare a patient cancerous or non-cancerous and this process takes time.There are lots of research conducted over past few years using various deep learning approaches in order to detect oral cancer through lesion and pathological images.Going through some of the studies we came to a fact that the detection could be better with the fusion of both images and clinical data of patients.In this study, the NDB-UFES dataset-comprising 237 samples of histopathological images along with corresponding clinical data-was employed for analysis.This study utilizes the benefit of computer aided detection (CAD) using artificial intelligence, deep learning and the combined dataset resulting in multimodal architecture.The architecture is a custom CNN based where the image feature is extracted and combined with the clinical data for the model training.After the model is trained efficiently its performance is evaluated.The experimental results obtained was ~97% in training and ~93% in testing with a CNN based architecture.The classification included three classes, OSCC, leukoplakia with dysplasia and leukoplakia without dysplasia.Through this study we could conclude that clinical and demographic data may positively influence the performance of deep learning models in classification of oral cancer.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».