IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing : [proceedings]. IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing · 2012
OBSERVER AND FEATURE ANALYSIS ON DIAGNOSIS OF RETINOPATHY OF PREMATURITY.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Ataer-Cansizoglu E, You S, Kalpathy-Cramer J, Keck K, Chiang M F, Erdogmus D
Аннотация
Retinopathy of prematurity (ROP) is a disease affecting low-birth weight infants and is a major cause of childhood blindness. However, human diagnoses is often subjective and qualitative. We propose a method to analyze the variability of expert decisions and the relationship between the expert diagnoses and features. The analysis is based on Mutual Information and Kernel Density Estimation on features. The experiments are carried out on a dataset of 34 retinal images diagnosed by 22 experts. The results show that a group of observers decide consistently with each other and there are popular features that have a high correlation with labels.