Relevance of two manual tumour volume estimation methods for diffuse low‐grade gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Management of diffuse low-grade glioma (DLGG) relies extensively on tumour volume estimation from MRI datasets. Two methods are currently clinically used to define this volume: the commonly used three-diameters solution and the more rarely used software-based volume reconstruction from the manual segmentations approach. The authors conducted an initial study of inter-practitioners' variability of software-based manual segmentations on DLGGs MRI datasets. A panel of 13 experts from various specialties and years of experience delineated 12 DLGGs' MRI scans. A statistical analysis on the segmented tumour volumes and pixels indicated that the individual practitioner, the years of experience and the specialty seem to have no significant impact on the segmentation of DLGGs. This is an interesting result as it had not yet been demonstrated and as it encourages cross-disciplinary collaboration. Their second study was with the three-diameters method, investigating its impact and that of the software-based volume reconstruction from manual segmentations method on tumour volume. They relied on the same dataset and on a participant from the first study. They compared the average of tumour volumes acquired by software reconstruction from manual segmentations method with tumour volumes obtained with the three-diameters method. The authors found that there is no statistically significant difference between the volumes estimated with the two approaches. These results correspond to non-operated and easily delineable DLGGs and are particularly interesting for time-consuming CUBE MRIs. Nonetheless, the three-diameters method has limitations in estimating tumour volumes for resected DLGGs, for which case the software-based manual segmentation method becomes more appropriate.
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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 | 0,024 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».