Automated deep learning-based paradigm for high-risk plaque detection in B-mode common carotid ultrasound scans: an asymptomatic Japanese cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The death due to stroke is caused by embolism of the arteries which is due to the rupture of the atherosclerotic lesions in carotid arteries. The lesion formation is over time, and thus, early screening is recommended for asymptomatic and moderate-risk patients. The previous techniques adopted conventional methods or semi-automated and, more recently, machine learning solutions. A handful of studies have emerged based on solo deep learning (SDL) models such as UNet architecture.METHODS: The proposed research is the first to adopt hybrid deep learning (HDL) artificial intelligence models such as SegNet-UNet. This model is benchmarked against UNet and advanced conventional models using scale-space such as AtheroEdge 2.0 (AtheroPoint, CA, USA). All our resultant statistics of the three systems were in the order of UNet, SegNet-UNet, and AtheroEdge 2.0.RESULTS: Using the database of 379 ultrasound scans from a Japanese cohort of 190 patients having moderate risk and implementing the cross-validation deep learning framework, our system performance using area-under-the-curve (AUC) for UNet, SegNet-UNet, and AtheroEdge 2.0 were 0.93, 0.94, and 0.95 (P<0.001), respectively. The coefficient of correlation between the three systems and ground truth (GT) were: 0.82, 0.89, and 0.85 (P<0.001 for all three), respectively. The mean absolute area error for the three systems against manual GT was 4.07±4.70 mm2, 3.11±3.92 mm2, 3.72±4.76 mm2, respectively, proving the superior performance SegNet-UNet against UNet and AtheroEdge 2.0, respectively. Statistical tests were also conducted for their reliability and stability.CONCLUSIONS: The proposed study demonstrates a fast, accurate, and reliable solution for early detection and quantification of plaque lesions in common carotid artery ultrasound scans. The system runs on a test US image in <1 second, proving overall performance to be clinically reliable.
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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 | 0,000 |
| 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 ».