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Enregistrement W3158112749 · doi:10.1016/j.ultrasmedbio.2021.03.022

Carotid Ultrasound Boundary Study (CUBS): An Open Multicenter Analysis of Computerized Intima–Media Thickness Measurement Systems and Their Clinical Impact

2021· article· en· W3158112749 sur OpenAlexaff
Kristen M. Meiburger, Guillaume Zahnd, Francesco Faita, Christos P. Loizou, Catarina Carvalho, David A. Steinman, Lorenzo Gibello, Rosa María Bruno, Francesco Marzola, Ricarda Clarenbach, Martina Francesconi, Andrew Nicolaides, Aurélio Campilho, Reza Ghotbi, Efthyvoulos Kyriacou, Nassir Navab, Maura Griffin, Andrie G. Panayiotou, Rachele Gherardini, Gianfranco Varetto, Elisabetta Bianchini, Constantinos S. Pattichis, Lorenzo Ghiadoni, José Rouco, Filippo Molinari

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Medicine & Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntima-media thicknessUltrasoundMedicineData setSegmentationRadiologyMedical physicsInternal medicineArtificial intelligenceComputer scienceCarotid arteries

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common carotid intima-media thickness (CIMT) is a commonly used marker for atherosclerosis and is often computed in carotid ultrasound images. An analysis of different computerized techniques for CIMT measurement and their clinical impacts on the same patient data set is lacking. Here we compared and assessed five computerized CIMT algorithms against three expert analysts' manual measurements on a data set of 1088 patients from two centers. Inter- and intra-observer variability was assessed, and the computerized CIMT values were compared with those manually obtained. The CIMT measurements were used to assess the correlation with clinical parameters, cardiovascular event prediction through a generalized linear model and the Kaplan-Meier hazard ratio. CIMT measurements obtained with a skilled analyst's segmentation and the computerized segmentation were comparable in statistical analyses, suggesting they can be used interchangeably for CIMT quantification and clinical outcome investigation. To facilitate future studies, the entire data set used is made publicly available for the community at http://dx.doi.org/10.17632/fpv535fss7.1.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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