this might suggest that there could

this might suggest that there could be many factors responsible for impeding the reproducibility of the results, ranging from the expertise, amount of stress and tiredness of the pathologists to the level of diligence when looking at the specimens Furthermore, various researchers implicitly acknowledge this problem when they recommend, for complicated cases, the triple approach: the agreement among the surgeon, the radiologist and the pathologist with their respective findings (clinical,mammographic and cytological). Due to the mentioned situations, a natural and sensible question arises: is it possible to construct computational support tools that help reduce this subjectivity? In this paper, we explore the possibility of extracting some “objective” features, from a database, relevant for determining the presence/absence of breast cancer using a
graphical-modeling approach called Bayesian networks (BNs)
[11–13]. Such an approach allows both the visual representation of the probabilistic interactions among variables of interest
and the quantitative measure of the impact of those interactions. These two important properties permit to perform some
inferential processes, such as prognosis and diagnosis. Thus,
the main contributions of this paper are twofold: (a) we assess
the performance of seven BN classifiers in order to determine
their effectiveness for accurately diagnosing breast cancer
1554 N. Cruz-Ramírez et al. / Computers in Biology and Medicine 37 (2007) 1553–1564
using two real-world breast cancer datasets, and (b) by using
such an approach, we measure the magnitude of the interobserver variability implicitly contained in these data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นี้อาจชี้ให้เห็นว่าอาจจะมีหลายปัจจัยที่รับผิดชอบในการขัดขวางการทำสำเนาของผลตั้งแต่เชี่ยวชาญปริมาณของความเครียดและความเมื่อยล้าของนักพยาธิวิทยาในระดับของความขยันเมื่อมองไปที่ชิ้นงานนอกจากนี้นักวิจัยต่างๆโดยปริยายรับทราบปัญหานี้เมื่อ พวกเขาแนะนำสำหรับกรณีที่ซับซ้อนสามวิธี: ตกลงระหว่างศัลยแพทย์, รังสีแพทย์และอายุรเวชกับผลการวิจัยของตน (คลินิก mammographic และเซลล์วิทยา) เนื่องจากสถานการณ์ดังกล่าวเป็นคำถามที่เป็นธรรมชาติและเหมาะสมเกิดขึ้น: มันเป็นไปได้ที่จะสร้างเครื่องมือสนับสนุนการคำนวณที่ช่วยลดการกระทำนี้หรือไม่? ในบทความนี้เราจะสำรวจความเป็นไปได้ของการแยกบางคุณสมบัติที่ "เป้าหมาย" จากฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องในการพิจารณาการปรากฏตัว /
ไม่มีโรคมะเร็งเต้านมโดยใช้วิธีการสร้างแบบจำลองแบบกราฟิกที่เรียกว่าเครือข่ายแบบเบย์(BNS)
[11-13]
วิธีการดังกล่าวจะช่วยให้ทั้งการแสดงออกของความน่าจะเป็นปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่น่าสนใจและวัดเชิงปริมาณของผลกระทบของการมีปฏิสัมพันธ์เหล่านั้น
ทั้งสองคุณสมบัติที่สำคัญในการดำเนินการอนุญาตให้บางกระบวนการอนุมานเช่นการพยากรณ์โรคและการวินิจฉัย ดังนั้นผลงานหลักของบทความนี้เป็นสองเท่า: (ก) เราประเมินประสิทธิภาพการทำงานของเจ็ดพันล้านลักษณนามในการสั่งซื้อเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของพวกเขาได้อย่างถูกต้องสำหรับการวินิจฉัยโรคมะเร็งเต้านม1554 N. ครูซ-Ramírez et al, / คอมพิวเตอร์ชีววิทยาและการแพทย์ 37 (2007) 1553-1564 ใช้สองโลกแห่งความจริงชุดข้อมูลโรคมะเร็งเต้านมและ (ข) โดยใช้วิธีการดังกล่าวเราวัดขนาดของความแปรปรวน interobserver ที่มีอยู่โดยปริยายในข้อมูลเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี้อาจจะแนะนำว่า อาจมีปัจจัยที่รับผิดชอบทำให้กระชับผลลัพธ์มากมาย ตั้งแต่ความเชี่ยวชาญ ปริมาณของความเครียดและความเหน็ดเหนื่อยของพยาธิวิทยาในระดับของความเพียร เมื่อมองไปที่ชิ้นงาน นอกจากนี้ นักวิจัยต่างๆโดยปริยาย รับทราบปัญหานี้เมื่อพวกเขาแนะนำสำหรับกรณีซับซ้อน วิธีการสาม :ข้อตกลงระหว่างศัลยแพทย์ รังสีแพทย์และพยาธิวิทยากับผลการวิจัยของตน ( คลินิก ๆ และสามารถ ) เนื่องจากการกล่าวถึงสถานการณ์ คำถามที่เป็นธรรมชาติและเหมาะสมเกิดขึ้น : มันเป็นไปได้ที่จะสร้างเครื่องมือสนับสนุนคอมพิวเตอร์ที่ช่วยลดอัตวิสัยนี้ ? ในกระดาษนี้เราสำรวจความเป็นไปได้ของการแยกบางลักษณะที่ " วัตถุประสงค์ "จากฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อกำหนดว่ามี / ไม่มีโรคมะเร็งเต้านมโดยใช้แบบจำลองที่เรียกว่าเครือข่ายคชกรรม
กราฟิก ( BNS )
[ 11 – 13 ] วิธีการดังกล่าวจะช่วยให้ทั้งภาพแทนของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรของดอกเบี้ย
และการวัดเชิงปริมาณของผลกระทบจากปฏิกิริยานั้น ทั้งสองที่สำคัญคุณสมบัติที่อนุญาตให้กระทำบางอย่าง
กระบวนการอ้างอิง เช่น การพยากรณ์โรคและการวินิจฉัยโรค ดังนั้น
ผลงานหลักของบทความนี้คือสองเท่า : ( ) เราประเมินประสิทธิภาพของเจ็ดพันล้าน
คำลักษณนามในการตรวจสอบประสิทธิภาพของการวินิจฉัยอย่างถูกต้อง

มะเร็งเต้านม 1640 N Ram í rez ครูซ et al . / ชีววิทยาและการแพทย์ในคอมพิวเตอร์ 37 ( 2007 ) 1648 – 1031
ใช้สองจริงข้อมูลมะเร็งเต้านม และ ( ข ) โดยใช้
วิธีการดังกล่าว เราวัดขนาดของ interobserver แปรปรวนคุ้มดีคุ้มร้ายที่มีอยู่ในข้อมูลเหล่านี้