SCU‐Net: A deep learning method for segmentation and quantification of breast arterial calcifications on mammograms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Measurements of breast arterial calcifications (BAC) can offer a personalized, non‐invasive approach to risk‐stratify women for cardiovascular diseases such as heart attack and stroke. We aim to detect and segment breast arterial calcifications in mammograms accurately and suggest novel measurements to quantify detected BAC for future clinical applications. Methods To separate BAC in mammograms, we propose a lightweight fine vessel segmentation method Simple Context U‐Net (SCU‐Net). Due to the large image size of mammograms, we adopt a patch‐based way to train SCU‐Net and obtain the final whole‐image‐size results by stitching patchwise results together. To further quantify calcifications, we test five quantitative metrics to inspect the progression of BAC for subjects: sum of mask probability metric (), sum of mask area metric (), sum of mask intensity metric (), sum of mask area with threshold intensity metric , and sum of mask intensity with threshold X metric . Finally, we demonstrate the ability of the metrics to longitudinally measure calcifications in a group of 26 subjects and evaluate our quantification metrics compared with calcified voxels and calcium mass on breast CT for 10 subjects. Results Our segmentation results are compared with state‐of‐the‐art network architectures based on recall, precision, accuracy, F1 score/Dice score, and Jaccard index evaluation metrics and achieve corresponding values of 0.789, 0.708, 0.997, 0.729, and 0.581 for whole‐image‐size results. The quantification results all show >95% correlation between quantification measures on predicted masks of SCU‐Net as compared to the groundtruth and measurement of calcification on breast CT. For the calcification quantification measurement, our calcification volume (voxels) results yield R 2 ‐correlation values of 0.834, 0.843, 0.832, 0.798, and 0.800 for the metrics, respectively; our calcium mass results yield comparable R 2 ‐correlation values of 0.866, 0.873, 0.840, 0.774, and 0.798 for the same metrics. Conclusions Simple Context U‐Net is a simple method to accurately segment arterial calcification retrospectively on routine mammograms. Quantification of the calcifications based on this segmentation in the retrospective cohort study has sufficient sensitivity to detect the normal progression over time and should be useful for future research and clinical applications.
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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 | 0,000 | 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 ».