Mammographic classification with multiple global features
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis several global mammographic features were examined for their ability to classify the mammograms into (1) classes based on the proportion of dense tissue; (2) normal/abnormal groups. A set of 240 digitised mammograms was obtained from the Digital Database for Screening Mammography from the University of South Florida. The database was composed of mammograms that were digitized using one of three high resolution x-ray digitisers. It was necessary for the images to be corrected for three systematic differences between the x-ray digitisers: the resolution, the slope of the calibration curve and non-linearities in the calibration curve. A simple correction was also made for differences in the mammographic technique by adjusting the histogram of the breast shadow. The breast shadow was then segmented using a semi-automatic procedure and several mammographic properties were extracted: global moments of the histogram, the average local moments calculated for ~3 x 3 mm2 regions covering the breast shadow, subregions of the global histogram, multifractal dimensions and the texture energy, entropy and inertia calculated for the wavelet transform of the image. The classification accuracy, when considering the density grades, was consistently ~40% correct and independent of the properties used in the classifier. When classifying into normal/abnormal groups, the regional moments, histogram sub-regions and the multifractal dimensions all had approximately the same performance at ~60% correctly classified cases, While the global moments classified ~70% of the cases correctly. The texture energy, entropy and inertia also had approximately the same performance but at ~80-85% correct. In addition, the classifiers exhibited no significant change in classification performance for variations in age for any of the examined properties with ' p' = 0.001. The texture features resulted in the highest classification accuracy. The results may show some residual dependence on the x-ray digitiser but the small sample size precluded any definitive conclusions regarding the influence of the scanners. Overall, a classifier using six texture inertia features exhibited the best overall classification accuracy with minimal age dependence.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».