A Deep Learning–Based Approach to Reduce Rescan and Recall Rates in Clinical MRI Examinations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: MR imaging rescans and recalls can create large hospital revenue loss. The purpose of this study was to develop a fast, automated method for assessing rescan need in motion-corrupted brain series. MATERIALS AND METHODS: A deep learning–based approach was developed, outputting a probability for a series to be clinically useful. Comparison of this per-series probability with a threshold, which can depend on scan indication and reading radiologist, determines whether a series needs to be rescanned. The deep learning classification performance was compared with that of 4 technologists and 5 radiologists in 49 test series with low and moderate motion artifacts. These series were assumed to be scanned for 2 scan indications: screening for multiple sclerosis and stroke. RESULTS: The image-quality rating was found to be scan indication– and reading radiologist–dependent. Of the 49 test datasets, technologists created a mean ratio of rescans/recalls of (4.7 ± 5.1)/(9.5 ± 6.8) for MS and (8.6 ± 7.7)/(1.6 ± 1.9) for stroke. With thresholds adapted for scan indication and reading radiologist, deep learning created a rescan/recall ratio of (7.3 ± 2.2)/(3.2 ± 2.5) for MS, and (3.6 ± 1.5)/(2.8 ± 1.6) for stroke. Due to the large variability in the technologists9 assessments, it was only the decrease in the recall rate for MS, for which the deep learning algorithm was trained, that was statistically significant (P = .03). CONCLUSIONS: Fast, automated deep learning–based image-quality rating can decrease rescan and recall rates, while rendering them technologist-independent. It was estimated that decreasing rescans and recalls from the technologists9 values to the values of deep learning could save hospitals $24,000/scanner/year.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».