Automatic Localization and Brand Detection of Cervical Spine Hardware on Radiographs Using Weakly Supervised Machine Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop an end-to-end pipeline to localize and identify cervical spine hardware brands on routine cervical spine radiographs. Materials and Methods In this single-center retrospective study, patients who received cervical spine implants between 2014 and 2018 were identified. Information on the implant model was retrieved from the surgical notes. The dataset was filtered for implants present in at least three patients, which yielded five anterior and five posterior hardware models for classification. Images for training were manually annotated with bounding boxes for anterior and posterior hardware. An object detection model was trained and implemented to localize hardware on the remaining images. An image classification model was then trained to differentiate between five anterior and five posterior hardware models. Model performance was evaluated on a holdout test set with 1000 iterations of bootstrapping. Results A total of 984 patients (mean age, 62 years ± 12 [standard deviation]; 525 women) were included for model training, validation, and testing. The hardware localization model achieved an intersection over union of 86.8% and an F1 score of 94.9%. For brand classification, an F1 score, sensitivity, and specificity of 98.7% ± 0.5, 98.7% ± 0.5, and 99.2% ± 0.3, respectively, were attained for anterior hardware, with values of 93.5% ± 2.0, 92.6% ± 2.0, and 96.1% ± 2.0, respectively, attained for posterior hardware. Conclusion The developed pipeline was able to accurately localize and classify brands of hardware implants using a weakly supervised learning framework. Keywords: Spine, Convolutional Neural Network, Deep Learning Algorithms, Machine Learning Algorithms, Prostheses, Semisupervised Learning Supplemental material is available for this article. © RSNA, 2022 See also commentary by Huisman and Lessmann in this issue.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle