Comparing search patterns in digital breast tomosynthesis and full-field digital mammography: an eye tracking study
Notice bibliographique
Résumé
As a promising imaging modality, digital breast tomosynthesis (DBT) leads to better diagnostic performance than traditional full-field digital mammograms (FFDM) alone. DBT allows different planes of the breast to be visualized, reducing occlusion from overlapping tissue. Although DBT is gaining popularity, best practices for search strategies in this medium are unclear. Eye tracking allowed us to describe search patterns adopted by radiologists searching DBT and FFDM images. Eleven radiologists examined eight DBT and FFDM cases. Observers marked suspicious masses with mouse clicks. Eye position was recorded at 1000 Hz and was coregistered with slice/depth plane as the radiologist scrolled through the DBT images, allowing a 3-D representation of eye position. Hit rate for masses was higher for tomography cases than 2-D cases and DBT led to lower false positive rates. However, search duration was much longer for DBT cases than FFDM. DBT was associated with longer fixations but similar saccadic amplitude compared with FFDM. When comparing radiologists' eye movements to a previous study, which tracked eye movements as radiologists read chest CT, we found DBT viewers did not align with previously identified "driller" or "scanner" strategies, although their search strategy most closely aligns with a type of vigorous drilling strategy.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».