DeepDicomSort: An Automatic Sorting Algorithm for Brain Magnetic Resonance Imaging Data
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing size of datasets used in medical imaging research, the need for automated data curation is arising. One important data curation task is the structured organization of a dataset for preserving integrity and ensuring reusability. Therefore, we investigated whether this data organization step can be automated. To this end, we designed a convolutional neural network (CNN) that automatically recognizes eight different brain magnetic resonance imaging (MRI) scan types based on visual appearance. Thus, our method is unaffected by inconsistent or missing scan metadata. It can recognize pre-contrast T1-weighted (T1w),post-contrast T1-weighted (T1wC), T2-weighted (T2w), proton density-weighted (PDw) and derived maps (e.g. apparent diffusion coefficient and cerebral blood flow). In a first experiment,we used scans of subjects with brain tumors: 11065 scans of 719 subjects for training, and 2369 scans of 192 subjects for testing. The CNN achieved an overall accuracy of 98.7%. In a second experiment, we trained the CNN on all 13434 scans from the first experiment and tested it on 7227 scans of 1318 Alzheimer's subjects. Here, the CNN achieved an overall accuracy of 98.5%. In conclusion, our method can accurately predict scan type, and can quickly and automatically sort a brain MRI dataset virtually without the need for manual verification. In this way, our method can assist with properly organizing a dataset, which maximizes the shareability and integrity of the data.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».