Feedback mechanism

Los resultados de sensibilidad y especificidad obtenidos por EBLA3 para la clasificaci´on de series de tiempo extra´ıdas de im´agenes colposc´opicas en los diferentes componentes de espacio de color probados, muestran que mantienen los porcentajes cercanos a los obtenidos con las representaciones continuas, siendo la representaci´on EBLA3 m´as compacta en casi 94 %, pero a diferencia de SAX los porcentajes de especificidad obtenidos por EBLA3 son m´as altos. Los m´as altos resultados de porcentajes de sensibilidad obtenidos en [30] son los mostrados en la tabla 5.2, EBLA3 obtiene para las F DRAnormalizado en escala de gris

m´as alto porcentaje de sensibilidad y especificidad, comparado con lo que es reportado en [30](v´ease primera fila de resultados de la tabla 5.16). En cambio, con las componente R

de espacio de color RGB el porcentaje de sensibilidad y especificidad son m´as altos en la representaci´on continua que en la representaci´on EBLA3 en el mismo espacio de color(v´ease segunda fila de resultados de la tabla 5.16).

Tabla 5.16:Tabla de comparaci´on de resultados reportados en [30] y los obtenidos por EBLA3

Representaci´on % Sensibilidad %Especificidad

F DRAN ormalizadoen escala de grises 68 58

EBLA3F DRAN ormalizadoen escala de grises 70 60

F DRA/M odelo P olinomialN ormalizadoen escala de grises 72 56 EBLA3F DRA/M odelo P olinomialN ormalizadoen escala de grises 68 60 Componente R del RGB de las FDRA 64 59 EBLA3 Componente R del RGB de las FDRA 62 49

En esta tesis tambi´en se realizaron pruebas de la representaci´on EBLA3 con algoritmos de clasificaci´on que utilizan valores discretos como atributos, tal es el caso de ID3 y Na¨ıve Bayes simple, ambos para datos discretos. Se observa que en algunos espacios de color se obtienen m´as altos resultados en los porcentajes de especificidad con el clasificador Na¨ıve Bayes simple que el clasificador k-vecinos m´as cercanos, por ejemplo en la representaci´on de F DRAnormalizado en escala de gris: la especificidad con el clasificador k-vecinos m´as

cercanos es de 60 % y para Na¨ıve Bayes simple es de 71 %. Situaci´on semejante pasa con los componentes R, B del espacio de color RGB; Y, V del espacio de color YUV y ena del espacio de color CIELab.

Tabla 5.17: Condensado del desempe˜no de EBLA3 en datos colposc´opicos

EBLA3 junto al clasificador NB obtiene los mayores valores de precisi´on y especificidad comparado con SAX. La sensi- bilidad m´as alta fue obtenida por SAX con el clasificador ID3(P). Ambos utilizando el conjunto deF DRAnormalizado. EBLA3 con el clasificador 5NN obtiene el mayor valor de sensibilidad y la representaci´on continua obtiene el mayor valor de especificidad.

EBLA3 junto al clasificador NB obtiene los mayores valores de precisi´on y especificidad comparado con SAX. EBLA3 obtiene el mayor valor de sensibilidad con el clasificador 1NN. Ambos utilizando el conjunto

F DRA/M odelo P olinomialnormalizado en escala de grises. EBLA3 con el clasificador 5NN obtiene mayores valo- res de sensibilidad y especificidad que la representaci´on continua.

EBLA3 obtiene m´as altos valores de precisi´on, especificidad y sensibilidad, en los componentes que representan la luminosidad(Gris,Y,L) en tres de los cinco espacios de color probados(Escala de Gris, RGB,YUV,CieLab, Longitud de onda 525nm)

En nueve de los once “componentes” de los espacios de color probados(F DRAN ormalizado,

F DRA/M odelo P olinomialN ormalizado, R, G, B, Y, U, V, L, a, b), EBLA3 obtiene m´as altos porcentajes de especificidad comparados con la representaci´on continua, utilizando el clasificador 5NN. Para los casos en los que no obtiene los m´as altos porcentajes(dos) la diferencia m´axima del porcentaje de sensibilidad es de 9.9 %, siendo la mediana entre ellos 5.23 %. Lo que nos da una idea de la semejanza entre los porcentajes de especificidad obtenidos por las dos representaciones.

En sensibilidad EBLA3 s´olo en tres de los once “componentes” obtienen m´as altos porcentajes de sensibilidad com- parado con la representaci´on continua, utilizando el clasificador 5NN, siendo la mediana de las diferencias de los porcentajes de sensibilidad de 4.26 %. Aunque para los casos en los que no lo obtuvo(ocho) la diferencia m´axima del porcentaje de sensibilidad es de 4.95 %, siendo la mediana entre ellos de 3.25 %. Lo que nos da una idea que la representaci´on EBLA3 obtiene porcentajes de sensibilidad aproximados a la representaci´on continua.

EBLA3 en cinco de los once “componentes” de los espacios de color probados, obtiene m´as altos porcentajes de sensibilidad comparado con SAX, utilizando el clasificador 5NN, siendo la mediana de las diferencias de los porcentajes de sensibilidad de 2.67 % . Para el resto de los casos(seis), la diferencia m´axima del porcentaje de sensibilidad es 17.41 %, siendo la mediana 8.19 %. Lo que nos da una idea de que la representaci´on EBLA3 obtiene porcentajes de sensibilidad aproximados a SAX.

EBLA3 en ocho de los once “componentes” de los espacios de color probados, obtiene m´as altos porcentajes de especificidad comparado con SAX, utilizando el clasificador 5NN, siendo la mediana de las diferencias de los porcentajes de sensibilidad de 18.87 %. Para el resto de los casos(tres), la diferencia m´axima del porcentaje de especificidad es 7.2 %, siendo la mediana de 3.81 %. Lo que nos da una idea de que la representaci´on EBLA3 obtiene m´as altos porcentajes de especificidad que SAX, y en caso que no se aproxima a los porcentajes de especificidad obtenidos por SAX.

En siete de los once “componentes” de los espacios de color probados, EBLA3 junto con el clasificador NB se obtienen los m´as altos porcentajes de especificidad por cada componente.