Consistency of visual assessments of mammographic breast density from vendor-specific “for presentation” images
Notice bibliographique
Résumé
Discussions of percent breast density (PD) and breast cancer risk implicitly assume that visual assessments of PD are comparable between vendors despite differences in technology and display algorithms. This study examines the extent to which visual assessments of PD differ between mammograms acquired from two vendors. Pairs of "for presentation" digital mammography images were obtained from two mammography units for 146 women who had a screening mammogram on one vendor unit followed by a diagnostic mammogram on a different vendor unit. Four radiologists independently visually assessed PD from single left mediolateral oblique view images from the two vendors. Analysis of variance, intra-class correlation coefficients (ICC), scatter plots, and Bland-Altman plots were used to evaluate PD assessments between vendors. The mean radiologist PD for each image was used as a consensus PD measure. Overall agreement of the PD assessments was excellent between the two vendors with an ICC of 0.95 (95% confidence interval: 0.93 to 0.97). Bland-Altman plots demonstrated narrow upper and lower limits of agreement between the vendors with only a small bias (2.3 percentage points). The results of this study support the assumption that visual assessment of PD is consistent across mammography vendors despite vendor-specific appearances of "for presentation" images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».