Study protocol and design for the assessment of paediatric pneumonia from X-ray images using deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In low-income and middle-income countries, pneumonia remains the leading cause of illness and death in children<5 years. The recommended tool for diagnosing paediatric pneumonia is the interpretation of chest X-ray images, which is difficult to standardise and requires trained clinicians/radiologists. Current automated computational tools have primarily focused on assessing adult pneumonia and were trained on images evaluated by a single specialist. We aim to provide a computational tool using a deep-learning approach to diagnose paediatric pneumonia using X-ray images assessed by multiple specialists trained by the WHO expert X-ray image reading panel. Methods and analysis Approximately 10 000 paediatric chest X-ray images are currently being collected from an ongoing WHO-supported surveillance study in Bangladesh. Each image will be read by two trained clinicians/radiologists for the presence or absence of primary endpoint pneumonia (PEP) in each lung, as defined by the WHO. Images whose PEP labels are discordant in either lung will be reviewed by a third specialist and the final assignment will be made using a majority vote. Convolutional neural networks will be used for lung segmentation to align and scale the images to a reference, and for interpretation of the images for the presence of PEP. The model will be evaluated against an independently collected and labelled set of images from the WHO. The study outcome will be an automated method for the interpretation of chest radiographs for diagnosing paediatric pneumonia. Ethics and dissemination All study protocols were approved by the Ethical Review Committees of the Bangladesh Institute of Child Health, Bangladesh. The study sponsor deemed it unnecessary to attain ethical approval from the Academic and Clinical Central Office for Research and Development of University of Edinburgh, UK. The study uses existing X-ray images from an ongoing WHO-coordinated surveillance. All findings will be published in an open-access journal. All X-ray labels and statistical code will be made openly available. The model and images will be made available on request.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».