Automated SPECT analysis compared with expert visual scoring for the detection of FFR-defined coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Traditionally, interpretation of myocardial perfusion imaging (MPI) is based on visual assessment. Computer-based automated analysis might be a simple alternative obviating the need for extensive reading experience. Therefore, the aim of the present study was to compare the diagnostic performance of automated analysis with that of expert visual reading for the detection of obstructive coronary artery disease (CAD). METHODS: Tc-tetrofosmin single-photon emission computed tomography (SPECT) and invasive coronary angiography with fractional flow reserve (FFR) measurements. Non-corrected (NC) and attenuation-corrected (AC) SPECT images were analyzed both visually as well as automatically by commercially available SPECT software. Automated analysis comprised a segmental summed stress score (SSS), summed difference score (SDS), stress total perfusion deficit (S-TPD), and ischemic total perfusion deficit (I-TPD), representing the extent and severity of hypoperfused myocardium. Subsequently, software was optimized with an institutional normal database and thresholds. Diagnostic performances of automated and visual analysis were compared taking FFR as a reference. RESULTS: Sensitivity did not differ significantly between visual reading and most automated scoring parameters, except for SDS, which was significantly higher than visual assessment (p < 0.001). Specificity, however, was significantly higher for visual reading than for any of the automated scores (p < 0.001 for all). Diagnostic accuracy was significantly higher for visual scoring (77.2%) than for all NC images scores (p < 0.05), but not compared with SSS AC and S-TPD AC (69.8% and 71.2%, p = 0.063 and p = 0.134). After optimization of the automated software, diagnostic accuracies were similar for visual (73.8%) and automated analysis. Among the automated parameters, S-TPD AC showed the highest accuracy (73.5%). CONCLUSION: Automated analysis of myocardial perfusion SPECT can be as accurate as visual interpretation by an expert reader in detecting significant CAD defined by FFR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».