Editorial: Recent trends and advancements in multispectral and hyperspectral imaging for cancer detection
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral imaging (HSI) acquire images throughout numerous spectral bands, 14 encompassing visible wavelengths (380 nm-700 nm), near-infrared (800 nm-2500 nm), and 15 mid-infrared (2500 nm-15000 nm) [1,2]. Each pixel contains several spectral bands to obtain 16 specific information regarding certain pollutants [3]. HSI acquires a data cube that encompasses 171D spectral and 2D spatial information [4,5]. A one-dimensional spectrum illustrates the 18 absorption of light by tissues at a pixel across various wavelengths, while two-dimensional 19 vectors denote each pixel's position within the spectral spatial array [6]. HSI has been employed 20 in numerous biomedical applications to assess the physical properties of intricate surfaces and 21 identify cancer cells through precise spectral signatures [7]. We sincerely thank all the authors who contributed to this Research Topic. 95
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,014 |
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 ».