Discovery Radiomics With CLEAR-DR: Interpretable Computer Aided Diagnosis of Diabetic Retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Radiomics-driven computer aided diagnosis (CAD) has shown considerable promise in recent years as a potential tool for improving clinical decision support in medical oncology, particularly those based around the concept of discovery radiomics, where radiomic sequencers are discovered through the analysis of medical imaging data. One of the main limitations, with current CAD approaches, is that it is very difficult to gain insight or rationale as to how decisions are made, thus limiting their utility to clinicians. In this paper, we propose CLEAR-DR, a novel interpretable CAD system based on the notion of CLass-Enhanced Attentive Response Discovery Radiomics for the purpose of clinical decision support for diabetic retinopathy. In addition to disease grading via the discovered deep radiomic sequencer, the CLEAR-DR system also produces a visual interpretation of the decision-making process to provide better insight and understanding of the decision-making process of the system. We demonstrate the effectiveness and utility of the proposed CLEAR-DR system of enhancing the interpretability of diagnostic grading results for the application of diabetic retinopathy grading. CLEAR-DR can act as a potentially powerful tool to address the uninterpretability issue of current CAD systems, thus improving their utility to clinicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».