Development of a convolutional neural network to differentiate among the etiology of similar appearing pathological B lines on lung ultrasound: a deep learning study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Lung ultrasound (LUS) is a portable, low-cost respiratory imaging tool but is challenged by user dependence and lack of diagnostic specificity. It is unknown whether the advantages of LUS implementation could be paired with deep learning (DL) techniques to match or exceed human-level, diagnostic specificity among similar appearing, pathological LUS images. DESIGN: A convolutional neural network (CNN) was trained on LUS images with B lines of different aetiologies. CNN diagnostic performance, as validated using a 10% data holdback set, was compared with surveyed LUS-competent physicians. SETTING: Two tertiary Canadian hospitals. PARTICIPANTS: 612 LUS videos (121 381 frames) of B lines from 243 distinct patients with either (1) COVID-19 (COVID), non-COVID acute respiratory distress syndrome (NCOVID) or (3) hydrostatic pulmonary edema (HPE). RESULTS: The trained CNN performance on the independent dataset showed an ability to discriminate between COVID (area under the receiver operating characteristic curve (AUC) 1.0), NCOVID (AUC 0.934) and HPE (AUC 1.0) pathologies. This was significantly better than physician ability (AUCs of 0.697, 0.704, 0.967 for the COVID, NCOVID and HPE classes, respectively), p<0.01. CONCLUSIONS: A DL model can distinguish similar appearing LUS pathology, including COVID-19, that cannot be distinguished by humans. The performance gap between humans and the model suggests that subvisible biomarkers within ultrasound images could exist and multicentre research is merited.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».