TABLE IRELATED WORK SUMMARYNumber ofGenetic DisordersNumber of Trainin的简体中文翻译

TABLE IRELATED WORK SUMMARYNumber o

TABLE I
RELATED WORK SUMMARY
Number of
Genetic Disorders
Number of Training
Samples (Syndromic) Evaluation Method Accuracy
(top-1-accuracy)
Problem 1: Single syndrome vs. other population
Saraydemir et al. [22] 1 15 3,4-Fold Cross-Validation 97.34%
Burccin et al. [23] 1 10 51 images in a test set 95.30%
Zhao et al. [24] 1 50 Leave-One-Out 96.70%
Basel-Vanagaite et al. [4] 1 134 7 images in test set 94%
Kruszka et al. [25] 1 129 Leave-One-Out 94.30%
Kruszka et al. [26] 1 156 Leave-One-Out 94.90%
Liehr et al. [18] 2 173 10-Fold Cross-Validation 100%
Shukla et al. [21] 6 1126 5-Fold Cross-Validation 94.93 (mAP)1
Ferry et al. [3] 8 1363 Leave-One-Out 94.90%
Problem 2: Syndromic vs. normal
Zhao et al. [24] 14 24 Leave-One-Out 97%
Cerrolaza et al. [28] 15 73 Leave-One-Out 95%
Shukla et al. [21] 6 1126 5-Fold Cross-Validation 98.80%
Problem 3: Multiple syndromes classification
Loos et al. [30] 5 55 Leave-One-Out 76%
Kuru et al. [29] 15 92 Leave-One-Out 53%
Boehringer et al. [32] 10 147 10-Fold Cross-Validation 75.70%
Boehringer et al. [31] 14 202 91 images in a test set 21%
Ferry et al. [3] 8 1363 Leave-One-Out 75.60%2
Shukla et al. [21] 6 1126 5-Fold Cross-Validation 48%2
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表我<br>相关工作总结<br>数<br>遗传疾病<br>培训的人数<br>样品(病征)评价方法准确度<br>(最高1精度)<br>问题1:单综合征与其他人口<br>Saraydemir等。[22] 1 15 3,4-倍交叉验证97.34%<br>Burccin等。[23] 1幅10 51在测试图像中设置95.30%<br>Zhao等人。[24] 1 50留一出96.70%<br>巴塞尔Vanagaite等。[4]在试验1幅134 7图像中设置94%<br>Kruszka等。[25] 1 129留一出94.30%<br>Kruszka等。[26] 1 156留一出94.90%<br>Liehr等。[18] 2 173 10倍交叉验证100%<br>Shukla等人。[21] 6 1126 5倍交叉验证94.93(MAP)1<br>轮渡等。[3] 8 1363留一出94.90%<br>问题2:病征对正常<br>Zhao等人。[24] 14 24留一出97%<br>Cerrolaza等。[28] 15 73留一出95%<br>Shukla等人。[21] 6 1126 5倍交叉验证98.80%<br>问题3:多综合征分类<br>路斯等人。[30] 5 55留一出76%<br>库鲁病等。[29] 15 92留一出53%<br>勃林格等。[32] 10 147 10倍交叉验证75.70%<br>勃林格等。[31] 14幅202 91在测试图像中设置21%<br>码头等。[3] 8 1363留一出75.60%2 <br>Shukla等人。[21] 6 1126 5倍交叉验证的48%2
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TABLE I<br>相关工作摘要<br>数量<br>遗传性疾病<br>培训次数<br>样品(合成)评估方法精度<br>(前 1 精度)<br>问题1:单一综合征与其他人群<br>Saraydemir等人 [22] 1 15 3,4-Fold 交叉验证 97.34%<br>Burccin 等人 [23] 1 10 51 图像在测试集 95.30%<br>赵等人 [24] 1 50 离开-一出 96.70%<br>巴塞尔-瓦纳盖特等人 [4] 1 134 7 图像在测试集 94%<br>Kruszka 等人 [25] 1 129 离开-一出 94.30%<br>Kruszka 等人 [26] 1 156 离开-一出 94.90%<br>Liehr 等人 [18] 2 173 10-Fold 交叉验证 100%<br>Shukla 等人 [21] 6 1126 5-Fold 交叉验证 94.93 (mAP)1<br>渡轮等 [3] 8 1363 离开 -一出 94.90%<br>问题 2: 合成与正常<br>赵等人 [24] 14 24 离开一出 97%<br>塞罗拉扎等人 [28] 15 73 离开-一出 95%<br>舒克拉等人 [21] 6 1126 5-Fold 交叉验证 98.80%<br>问题3:多种综合征分类<br>Loos 等人 [30] 5 55 离开-一出 76%<br>Kuru 等人 [29] 15 92 离开-一出 53%<br>Boehringer 等人 [32] 10 147 10fold 交叉验证 75.70%<br>Boehringer 等人 [31] 14 202 91 图像在测试集 21%<br>渡轮等 [3] 8 1363 离开 -一出 75.60%2<br>舒克拉等人 [21] 6 1126 5-Fold 交叉验证 48%2
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表一<br>相关工作总结<br>数量<br>遗传性疾病<br>培训次数<br>样本(证候)评价方法的准确性<br>(最高精度)<br>问题1:单一综合征与其他人群<br>Saraydemir等人[22]115 3,4倍交叉验证97.34%<br>Burccin等人[23]在测试集中有110 51幅图像95.30%<br>Zhao等人[24]1 50减去1 96.70%<br>Basel Vanagate等人[4]测试集中有11347幅图像,占94%<br>Kruszka等人[25]1129漏掉94.30%<br>Kruszka等人[26]1156漏掉94.90%<br>Liehr等人[18]2 173 10倍交叉验证100%<br>Shukla等人[21]6 1126 5倍交叉验证94.93(MAP)1<br>Ferry等人[3]81363漏掉94.90%<br>问题2:综合征与正常对照<br>Zhao等人[24]14 24漏掉97%<br>Cerrolaza等人[28]1573去掉一个95%<br>Shukla等人[21]6 1126 5倍交叉验证98.80%<br>问题3:多综合征分类<br>Loos等人[30]5576%中有一个<br>Kuru等人[29]1592少了一个53%<br>勃林格等人。[32]10 147 10倍交叉验证75.70%<br>勃林格等人。[31]在测试集中有14 202 91个图像21%<br>Ferry等人[3]81363少了一个75.60%2<br>Shukla等人[21]6 1126 5倍交叉验证48%2<br>
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