Författarna föreslår ramen för ett individanpassat datorstödd utbildningssystem i mammografi som bygger på användarmodellering. Den underliggande hypotesen är att användarmodeller kan utvecklas för att fånga det individuella felet att göra mönster av radiologer-intraining. I denna pilotstudie testar författarna ovanstående hypotes för uppgiften bröstcancerdiagnos i mammografier. Metoder: Begreppet en användarmodell formaliserades som den funktion som relaterar bildfunktioner till sannolikheten / omfattningen av den diagnostiska fel som görs av en radiolog-in-utbildning och därför till den svårighetsgrad som ett fall kommer att innebära för radiologen-in-training eller "användaren". Sedan implementerades algoritmer för maskininlärning för att bygga sådana användarmodeller. Särskilt, författarna utforskade k-nearest granne, artificiella neurala nätverk, och flera regression för uppgiften att bygga modellen med hjälp av observatörsdata som samlats in från tio radiologi invånare vid Duke University Medical Center för problemet med bröstmassa diagnos i mammografier. För varje invånare konstruerades en användarspecifik modell som förutspår användarens förväntade svårighetsgrad för varje presenterat fall baserat på två BI-RADS-bildfunktioner. I experimenten, leave-out data hanteringsschema användes för att tilldela varje fall till en låg predikted-subfficulty eller en hög predikted-subfficulty grupp för varje invånare baserat på var och en av de tre användarmodellerna. För att utvärdera om användarmodellen är användbar för att förutsäga svårigheter utförde författarna statistiska tester med hjälp av den generaliserade skattningsekvationer metod för att avgöra om det genomsnittliga faktiska felet är samma eller inte mellan låg predikterade-subfficulty-gruppen och den hög predikterade-subfficulty-gruppen. Resultat: När resultaten för alla observatörer drogs samman, de faktiska fel som gjorts av invånare var statistiskt signifikant högre för fall i den högpredikterade-svåra gruppen än för fall i den lågpredikterade-svåra gruppen för alla modelleringsalgoritmer  på 0.002 för alla metoder. Detta indikerar att användarmodellerna kunde exakt förutsäga svårighetsgraden av de analyserade fallen. Dessutom fastställde författarna att av de två BI-RADS-funktionerna som användes i denna studie var massmarginalen den mest användbara för att förutsäga enskilda användarfel. Slutsatser: Pilotstudien visar ett löfte om att utveckla individuella användarmodeller som exakt kan förutsäga den svårighetsgrad som varje fall kommer att innebära för radiologen i utbildningen. Dessa modeller skulle kunna göra det möjligt att bygga adaptiva datorstödda utbildningssystem i mammografi.
Mazurowski m.fl. REF utvecklade en ram för ett individanpassat datorstödd radiologiutbildningssystem, som använder konceptet användarmodellering för att anpassa utbildningsprotokollet till radiologernas individuella behov under utbildningen.
Individualized computer-aided education in mammography based on user modeling: concept and preliminary experiments.
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}