Automatic image quantification strategies in clinical nuclear medicine and neuroradiology
Notice bibliographique
Résumé
Amb la revolució de la tecnologia digital d’obtenció d’imatges radiològiques i l’increment de la potència computacional, el camp de la quantificació d’imatges mèdiques ha sorgit. El fet de poder programar un ordinador per a que detecti patrons d’interès en imatges radiològiques i pugui derivar-ne d’aquests indicadors numèrics amb valor clínic fa que, sens dubte, aquest àmbit de coneixement tingui un gran potencial en entorns mèdics i de recerca. \nEn aquesta tesi es presenten un conjunt de contribucions científiques en aquest context. En particular, es descriu el disseny i la implementació d’una sèrie d’estratègies computacionals de quantificació d’imatges de medicina nuclear i neuroradiologia. A continuació es detalla com aquestes tècniques han demostrat ser d’utilitat per a l’estudi de malalties molt rellevants en l’actualitat com són el càncer de mama, el limfoma no-Hodgkin, la pielonefritis, la malaltia d’Alzheimer, la malaltia de Parkinson i l’abús de cànnabis.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».