বিজ্ঞান

ক্যালিব্রেশন

সীমাগুলো বেছে নেওয়া হয়নি — মাপা হয়েছে। স্কোর আসে লাইসেন্সপ্রাপ্ত চর্মরোগবিষয়ক ডেটাবেসে প্রশিক্ষিত একটি মডেল থেকে, আর প্রতিটি মেট্রিক মডেল যা দেখেনি এমন ডেটায় 0.8 বা তার বেশি AUC দিয়ে বৈশিষ্ট্যটির “উপস্থিতি/অনুপস্থিতি” শনাক্ত করে। নিচের সীমাগুলো আসল স্ক্যানে পুনঃপরীক্ষায় মাপা — একই মুখের দুটি পাঠের মধ্যে প্রতিটি মেট্রিক কতটা সরে।

বৈশিষ্ট্যটির মাত্রা নিয়ে চিকিৎসকের মূল্যায়নের সঙ্গে মিল দুর্বলতর, আর বাস্তব সেলফিতে বৈধতা এখনও নির্ধারিত হয়নি। এটি ট্র্যাকিংয়ের জন্য একটি প্রসাধনী মেট্রিক, রোগ নির্ণয় নয়।

এ থেকে প্রতিটি মেট্রিকের জন্য দুটি সংখ্যা পাওয়া যায় — যে সীমার নিচে পরিবর্তনকে উন্নতি গণ্য করা হয় না, আর নির্ভরযোগ্যতা (ICC) যা বলে মাপ কতটা পুনরাবৃত্তিযোগ্য।

doi.org/10.6084/m9.figshare.5047666 · পূর্ণ সারণি →

স্কোরে কী ঢোকে — আর কী ঢোকে না

দশটি মেট্রিক মাপা হয়। আটটি সামগ্রিক স্কোরে ঢোকে। দুটি মাপা ও দেখানো হয় কিন্তু গোনা হয় না: নাকের পাশের ভাঁজ ও তেলতেলে ভাব। শুষ্কতা গোনা হয় যেহেতু নেটওয়ার্ক তা শনাক্ত করে।

কারণ প্রতিটির আলাদা — তেলতেলে ভাব দিনের সময়ের সঙ্গে বদলায়, নাকের পাশের ভাঁজ অভিব্যক্তির সঙ্গে নড়ে, আর শুষ্কতা আমাদের কাছে এখনও বাকিদের মতো প্রতিষ্ঠিত নয়। যে মেট্রিক আমরা প্রমাণ করতে পারি না তা তোমার স্কোরকে প্রভাবিত করবে না।

যখন আমরা বলি: মাপার মতো কোনো পরিবর্তন নেই

প্রতিটি মেট্রিকের একটি মাপা ফ্লোর আছে — যে ক্ষুদ্রতম পরিবর্তন আমরা সত্যিই আলাদা করতে পারি। এর নিচে সংখ্যা নড়লেও আমরা তাকে উন্নতি বলব না।