Convolutional neural networks versus radiologists in characterization of small hypoattenuating hepatic nodules on CT: a critical diagnostic challenge in staging of colorectal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to compare the diagnostic performance and diagnostic confidence of convolutional neural networks (CNN) to radiologists in characterizing small hypoattenuating hepatic nodules (SHHN) in colorectal carcinoma (CRC) on CT scans. Retrospective review of CRC CT scans over 6-years yielded 199 patients (550 SHHN) defined as < 1 cm in diameter. The reference standard was established through 1-year stability/MRI for benign or nodule evolution for malignant nodules. Five CNNs underwent supervised training on 150 patients (412 SHHN). The remaining 49 patients (138 SHHN) were used as testing-set to compare performance of 3 radiologists to CNN, measured through ROC AUC analysis of confidence rating assigned to each nodule by the radiologists. Multivariable modeling was used to compensate for radiologist bias from visible findings other than SHHN. In characterizing SHHN as benign or malignant, the radiologists' mean AUC ROC (0.96) was significantly higher than CNN (0.84, p = 0.0004) but equivalent to CNN adjusted through multivariable modeling for presence of synchronous ≥ 1 cm liver metastases (0.95, p = 0.9). The diagnostic confidence of radiologists and CNN were analyzed. There were significantly lower number of nodules rated with low confidence by CNN (19.6%) and CNN with liver metastatic status (18.1%) than two (38.4%, 44.2%, p < 0.0001) but not a third radiologist (11.1%, p = 0.09). We conclude that in CRC, CNN in combination with liver metastatic status equaled expert radiologists in characterizing SHHN but with better diagnostic confidence.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».