Detecting lumbar lesions in <sup>99m</sup>Tc‐MDP SPECT by deep learning: Comparison with physicians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose 99mTc‐MDP single‐photon emission computed tomography (SPECT) is an established tool for diagnosing lumbar stress, a common cause of low back pain (LBP) in pediatric patients. However, detection of small stress lesions is complicated by the low quality of SPECT, leading to significant interreader variability. The study objectives were to develop an approach based on a deep convolutional neural network (CNN) for detecting lumbar lesions in 99mTc‐MDP scans and to compare its performance to that of physicians in a localization receiver operating characteristic (LROC) study. Methods Sixty‐five lesion‐absent (LA) 99mTc‐MDP studies performed in pediatric patients for evaluating LBP were retrospectively identified. Projections for an artificial focal lesion were acquired separately by imaging a 99mTc capillary tube at multiple distances from the collimator. An approach was developed to automatically insert lesions into LA scans to obtain realistic lesion‐present (LP) 99mTc‐MDP images while ensuring knowledge of the ground truth. A deep CNN was trained using 2.5D views extracted in LP and LA 99mTc‐MDP image sets. During testing, the CNN was applied in a sliding‐window fashion to compute a 3D “heatmap” reporting the probability of a lesion being present at each lumbar location. The algorithm was evaluated using cross‐validation on a 99mTc‐MDP test dataset which was also studied by five physicians in a LROC study. LP images in the test set were obtained by incorporating lesions at sites selected by a physician based on clinical likelihood of injury in this population. Results The deep learning (DL) system slightly outperformed human observers, achieving an area under the LROC curve (AUCLROC) of 0.830 (95% confidence interval [CI]: [0.758, 0.924]) compared with 0.785 (95% CI: [0.738, 0.830]) for physicians. The AUCLROC for the DL system was higher than that of two readers (difference in AUCLROC [ΔAUCLROC] = 0.049 and 0.053) who participated to the study and slightly lower than that of two other readers (ΔAUCLROC = −0.006 and −0.012). Another reader outperformed DL by a more substantial margin (ΔAUCLROC = −0.053). Conclusion The DL system provides comparable or superior performance than physicians in localizing small 99mTc‐MDP positive lumbar lesions.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».