Multicenter Imaging Studies: Automated Approach to Evaluating Data Variability and the Role of Outliers
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance (MR) as well as other imaging modalities have been used in a large number of clinical and research studies for the analysis and quantification of important structures and the detection of abnormalities. In this context, machine learning is playing an increasingly important role in the development of automated tools for aiding in image quantification, patient diagnosis and follow-up. Normally, these techniques require large, heterogeneous datasets to provide accurate and generalizable results. Large, multi-center studies, for example, can provide such data. Images acquired at different centers, however, can present varying characteristics due to differences in acquisition parameters, site procedures and scanners configuration. While variability in the dataset is required to develop robust, generalizable studies (i.e., independent of the acquisition parameters or center), like all studies there is also a need to ensure overall data quality by prospectively identifying and removing poor-quality data samples that should not be included, e.g., outliers. We wish to keep image samples that are representative of the underlying population (so called inliers), yet removing those samples that are not. We propose a framework to analyze data variability and identify samples that should be removed in order to have more representative, reliable and robust datasets. Our example case study is based on a public dataset containing T1-weighted volumetric head images data acquired at six different centers, using three different scanner vendors and at two commonly used magnetic fields strengths. We propose an algorithm for assessing data robustness and finding the optimal data for study occlusion (i.e., the data size that presents with lowest variability while maintaining generalizability (i.e., using samples from all sites)).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,066 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».