Automated Quantification of CT Patterns Associated with COVID-19 from Chest CT
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Expérimental (laboratoire)Signal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,444
- Score d'incertitude au seuil
- 0,906
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Purpose To present a method that automatically segments and quantifies abnormal CT patterns commonly present in COVID-19, namely ground-glass opacities and consolidations. Materials and Methods In this retrospective study, the proposed method takes as input a noncontrast chest CT and segments the lesions, lungs, and lobes in three dimensions, based on a dataset of 9749 chest CT volumes. The method outputs two combined measures of the severity of lung and lobe involvement, quantifying both the extent of COVID-19 abnormalities and presence of high opacities, based on deep learning and deep reinforcement learning. The first measure of (percentage of opacity, percentage of high opacity [PO, PHO]) is global, while the second of (lung severity score, lung high opacity score [LSS, LHOS]) is lobe-wise. Evaluation of the algorithm is reported on CT studies of 200 participants (100 COVID-19 confirmed patients and 100 healthy controls) from institutions from Canada, Europe, and the United States collected between 2002 and April 2020. Ground truth is established by manual annotations of lesions, lungs, and lobes. Correlation and regression analyses were performed to compare the prediction to the ground truth. Results Pearson correlation coefficient between method prediction and ground truth for COVID-19 cases was calculated as 0.92 for PO (P < .001), 0.97 for PHO (P < .001), 0.91 for LSS (P < .001), and 0.90 for LHOS (P < .001). Ninety-eight of 100 healthy controls had a predicted PO of less than 1%; two had between 1% and 2%. Automated processing time to compute the severity scores was 10 seconds per case compared with 30 minutes required for manual annotations. Conclusion A new method segments regions of CT abnormalities associated with COVID-19 and computes (PO, PHO), as well as (LSS, LHOS) severity scores. Keywords: CT, Lung, Segmentation/Vision/Application Domain, Quantification/Vision/Application Domain, Supervised Learning, Reinforcement Learning © RSNA, 2021 Supplemental material is available for this article.
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.
La notice
- Revue
- Radiology Artificial Intelligence
- Thématique
- COVID-19 diagnosis using AI
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- Vancouver General Hospital
- Organismes subventionnaires
- AstraZenecaUniversidad de NavarraNational Heart, Lung, and Blood InstituteSunovionHouston Methodist Research InstituteGlaxoSmithKlineCOPD Foundation
- Mots-clés
- Ground-glass opacityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Ground truthMedicineLungOpacityCorrelationRadiologyPearson product-moment correlation coefficientNuclear medicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)LobeArtificial intelligencePathologyInternal medicineMathematicsComputer scienceStatisticsPhysics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui