Page 156

proefschrift_Schols_SLV

Chapter 10                      Figure 10.3  Mean spectra per tissue type  154  Average tissue spectra for thyroid (red), parathyroid (green) and adipose tissue (blue). Dashed  lines in the corresponding colors indicate the respective standard deviations.    Classification of spectral data in Si‐sensor range  From  the  36  extracted  features  (see  Figure  10.2)  11  were  located  within  the  silicon  detection  range.  Given  the  study  sample  of  an  average  of  20  spots  per  tissue  type,  inclusion  of  maximum  2  features  is  allowed.  Binary  logistic  regression  identified  gradients  Ft3  (B2  –  B6)  and  Ft36  (650  –  700  nm)  as  most  promising  combination  for  differentiation  of  parathyroid  from  surrounding  adipose  tissue.  Gradient  Ft36  (650 ‐ 700  nm)  solely,  also  appeared  to  be  the  best  distinctive  feature  for  differentiation  of  parathyroid  from  thyroid  tissue.  Figure  10.4A  shows  a  scatter  plot  (Ft36  and  Ft3)  for  classification  of  parathyroid  in  adipose  surrounding.  Figure  10.4B  shows a boxplot (Ft 36) for classification of parathyroid in thyroid surrounding.  The  quantitative  results  of  classification  performance  are  listed  in  Table  10.2.  Leave‐one‐ out  cross‐validation  (LOO CV)  is  based on  Si‐sensor  range  data  from  thyroid  and  parathyroid surgery for train and test purposes. 


proefschrift_Schols_SLV
To see the actual publication please follow the link above