Quality control for digital mammography: Part II recommendations from the ACRIN DMIST trial
Notice bibliographique
Résumé
The Digital Mammography Imaging Screening Trial (DMIST), conducted under the auspices of the American College of Radiology Imaging Network (ACRIN), is a clinical trial designed to compare the accuracy of digital versus screen-film mammography in a screening population [E. Pisano et al., ACRIN 6652-Digital vs. Screen-Film Mammography, ACRIN (2001)]. Part I of this work described the Quality Control program developed to ensure consistency and optimal operation of the digital equipment. For many of the tests, there were no failures during the 24 months imaging was performed in DMIST. When systems failed, they generally did so suddenly rather than through gradual deterioration of performance. In this part, the utility and effectiveness of those tests are considered. This suggests that after verification of proper operation, routine extensive testing would be of minimal value. A recommended set of tests is presented including additional and improved tests, which we believe meet the intent and spirit of the Mammography Quality Standards Act regulations to ensure that full-field digital mammography systems are functioning correctly, and consistently producing mammograms of excellent image quality.
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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 | 0,189 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».