Interlaboratory comparison of dicentric chromosome assay using electronically transmitted images
Notice bibliographique
Résumé
The bottleneck in data acquisition during biological dosimetry based on a dicentric assay is the need to score dicentrics in a large number of lymphocytes. One way to increase the capacity of a given laboratory is to use the ability of skilled operators from other laboratories. This can be done using image analysis systems and distributing images all around the world. Two exercises were conducted to test the efficiency of such an approach involving 10 laboratories. During the first exercise (E1), the participant laboratories analysed the same images derived from cells exposed to 0.5 and 3 Gy; 100 images were sent to all participants for both doses. Whatever the dose, only about half of the cells were complete with well-spread metaphases suitable for analysis. A coefficient of variation (CV) on the standard deviation of ∼15 % was obtained for both doses. The trueness was better for 3 Gy (0.6 %) than for 0.5 Gy (37.8 %). The number of estimated doses classified as satisfactory according to the z-score was 3 at 0.5 Gy and 8 at 3 Gy for 10 dose estimations. In the second exercise, an emergency situation was tested, each laboratory was required to score a different set of 50 images in 2 d extracted from 500 downloaded images derived from cells exposed to 0.5 Gy. Then the remaining 450 images had to be scored within a week. Using 50 different images, the CV on the estimated doses (79.2 %) was not as good as in E1, probably associated to a lower number of cells analysed (50 vs. 100) or from the fact that laboratories analysed a different set of images. The trueness for the dose was better after scoring 500 cells (22.5 %) than after 50 cells (26.8 %). For the 10 dose estimations, the number of doses classified as satisfactory according to the z-score was 9, for both 50 and 500 cells. Overall, the results obtained support the feasibility of networking using electronically transmitted images. However, before its implementation some issues should be elucidated, such as the number and resolution of the images to be sent, and the harmonisation of the scoring criteria. Additionally, a global website able to be used for the different regional networks, like Share Points, will be desirable to facilitate worldwide communication.
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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 | 0,022 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».