Classification of amyloid status using machine learning with histograms of oriented 3D gradients
Notice bibliographique
Résumé
Brain amyloid burden may be quantitatively assessed from positron emission tomography imaging using standardised uptake value ratios. Using these ratios as an adjunct to visual image assessment has been shown to improve inter-reader reliability, however, the amyloid positivity threshold is dependent on the tracer and specific image regions used to calculate the uptake ratio. To address this problem, we propose a machine learning approach to amyloid status classification, which is independent of tracer and does not require a specific set of regions of interest. Our method extracts feature vectors from amyloid images, which are based on histograms of oriented three-dimensional gradients. We optimised our method on 133 18 F-florbetapir brain volumes, and applied it to a separate test set of 131 volumes. Using the same parameter settings, we then applied our method to 209 11 C-PiB images and 128 18 F-florbetaben images. We compared our method to classification results achieved using two other methods: standardised uptake value ratios and a machine learning method based on voxel intensities. Our method resulted in the largest mean distances between the subjects and the classification boundary, suggesting that it is less likely to make low-confidence classification decisions. Moreover, our method obtained the highest classification accuracy for all three tracers, and consistently achieved above 96% accuracy.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».