Customized k-nearest neighbourhood analysis in the management of adolescent idiopathic scoliosis using 3D markerless asymmetry analysis
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent Idiopathic Scoliosis (AIS) is a 3D spinal deformity characterized by curvature and rotation of the spine. Markerless surface topography (ST) analysis has been proposed for diagnosing and monitoring AIS to reduce the X-ray radiation exposure to patients. This method captures scans of the cosmetic deformity of the torso using visible, radiation-free light. The asymmetry analysis of the torso, represented as a deviation contour map with deviation patches outlining the areas of cosmetic asymmetries, has previously been shown to predict the severity and progression of the condition in comparison with radiographs, by using classification trees. While the classification results were promising, it was reported that some mild curves were erroneously diagnosed. Furthermore, this approach is highly sensitive to threshold values selected in the decision trees. Therefore, this study aims to define a custom Neighbourhood Classifier algorithm for AIS classification to improve the accuracy, sensitivity, and specificity of predicting curve severity and curve progression in AIS. Curve severity was predicted with 80% accuracy (sensitivity = 81%; specificity = 79%) for thoracic-thoracolumbar curves and 72% (sensitivity = 93%; specificity = 53%) for lumbar curves. This represents an improvement over the previous method with curve severity accuracies of 77% and 63% for thoracic-thoracolumbar and lumbar curves, respectively. Additionally, curve progression was predicted with 93% accuracy (sensitivity = 83%; specificity = 95%) representing a substantial improvement over the previous method with an accuracy of 59%. The current method has shown the potential to further reduce radiation exposure for AIS patients by avoiding X-rays for mild and non-progressive curves identified using ST analysis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».