Quantification and visualization of carotid segmentation accuracy and precision using a 2D standardized carotid map
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a framework for vascular image segmentation evaluation. Since the size of vessel wall and plaque burden is defined by the lumen and wall boundaries in vascular segmentation, these two boundaries should be considered as a pair in statistical evaluation of a segmentation algorithm. This work proposed statistical metrics to evaluate the difference of local vessel wall thickness (VWT) produced by manual and algorithm-based semi-automatic segmentation methods (ΔT) with the local segmentation standard deviation of the wall and lumen boundaries considered. ΔT was further approximately decomposed into the local wall and lumen boundary differences (ΔW and ΔL respectively) in order to provide information regarding which of the wall and lumen segmentation errors contribute more to the VWT difference. In this study, the lumen and wall boundaries in 3D carotid ultrasound images acquired for 21 subjects were each segmented five times manually and by a level-set segmentation algorithm. The (absolute) difference measures (i.e., ΔT, ΔW, ΔL and their absolute values) and the pooled local standard deviation of manually and algorithmically segmented wall and lumen boundaries were computed for each subject and represented in a 2D standardized map. The local accuracy and variability of the segmentation algorithm at each point can be quantified by the average of these metrics for the whole group of subjects and visualized on the 2D standardized map. Based on the results shown on the 2D standardized map, a variety of strategies, such as adding anchor points and adjusting weights of different forces in the algorithm, can be introduced to improve the accuracy and variability of the algorithm.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».