Icke-invasivt klassificeringssystem för skolioskurvatyper med hjälp av minst-kvartsstöd vektormaskiner." Artificiell intelligens inom medicin, Vol. - Nej, det gör jag inte. - Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej. 2 (2012): s. Det är 99-107. Den slutliga publikationen finns tillgänglig via DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2012.07.002 Manuskriptet, i ett utkast till version innan det godkänns av förlaget, återges på följande sidor.  Mathias Mål: För att bestämma skolioskurva typer med hjälp av icke invasiva förvärv, utan någon tidigare kunskap om röntgendata. Metoder: Klassificering av skoliosdeformiteter enligt kurvtyp används för att planera hantering av skoliospatienter. I detta arbete föreslår vi ett robust system som kan bestämma skolioskurvan typ från icke invasiva förvärv av 3D ryggyta av patienterna. 3D-bilden av bakluckans yta är uppdelad i patchar och lokala geometriska deskriptorer som kännetecknar ryggytan beräknas från varje patch och bildar funktionerna. Vi utför minskningen av dimensionaliteten med hjälp av huvudkomponentanalys och behåller 53 komponenter med hjälp av överlappningskriterium kombinerat med den totala variansen i de observerade variablerna. I detta arbete är en multi-classifier byggd med minimumsquares stöd vektor maskin (LS-SVM). Den ursprungliga LS-SVM-formuleringen ändrades genom att vikta de positiva och negativa proverna på olika sätt och en ny kärna konstruerades för att uppnå en robust klassificering. Det föreslagna systemet validerades med hjälp av data från 165 patienter med olika typer av skolioskurvor. En jämförelse av resultaten av en icke-invasiv klassificering gjordes med de som erhållits av en expert med hjälp av röntgenbilder. Resultat: Den genomsnittliga frekvensen av framgångsrik klassificering beräknades med * Motsvarande författare E-postadresser: mathias-mahouzonsou.adankon@polymtl.ca (Mathias M. Adankon), jean.dansereau@polymtl.ca (Jean Dansereau), hubert. labelle@recherche-ste-justine.qc.ca (Hubert Labelle), farida.cheriet@polymtl.ca (Farida Cheriet) 16 juli 2012 leave-one-out korsvalidation förfarande. Systemets totala noggrannhet var 95 %. Med tanke på den korrekta klassificeringsfrekvensen per klass erhöll vi 96%, 84% respektive 97% för bröstkorgens huvudkurva, dubbel huvudkurva och ländrygg/torkolumbar huvudkurva. Slutsats: Denna studie visar att det är möjligt att hitta ett samband mellan den inre deformiteten och den bakre ytans deformitet i skolios med maskininlärningsmetoder.Det föreslagna systemet använder icke-invasiva förvärv vilket är säkerhet för patienten, ingen strålning. En design av en specifik kärna förbättrade också klassificeringsprestandan.
I REF använder författarna en huvudkomponentanalysteknik för att extrahera relevanta funktioner från en röntgenbild.
Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines
{'venue': 'Artificial intelligence in medicine', 'journal': 'Artificial intelligence in medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}