A Soft Labeling Approach to Develop Automated Algorithms that Incorporate Uncertainty in Pulmonary Opacification on Chest CT using COVID-19 Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: Hard data labels for automated algorithm training are binary and cannot incorporate uncertainty between labels. We proposed and evaluated a soft labeling methodology to quantify opacification and percent well-aerated lung (%WAL) on chest CT, that considers uncertainty in segmenting pulmonary opacifications and reduces labeling burden. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively sourced 760 COVID-19 chest CT scans from five international centers between January and June 2020. We created pixel-wise labels for >27,000 axial slices that classify three pulmonary opacification patterns: pure ground-glass, crazy-paving, consolidation. We also quantified %WAL as the total area of lung without opacifications. Inter-user hard label variability was quantified using Shannon entropy (range=0-1.39, low-high entropy/variability). We incorporated a soft labeling and modeling cycle following an initial model with hard labels and compared performance using point-wise accuracy and intersection-over-union of opacity labels with ground-truth, and correlation with ground-truth %WAL. RESULTS: Hard labels annotated by 12 radiologists demonstrated large inter-user variability (3.37% of pixels achieved complete agreement). Our soft labeling approach increased point-wise accuracy from 60.0% to 84.3% (p=0.01) compared to hard labeling at predicting opacification type and area involvement. The soft label model accurately predicted %WAL (R=0.900) compared to the hard label model (R=0.856), but the improvement was not statistically significant (p=0.349). CONCLUSION: Our soft labeling approach increased accuracy for automated quantification and classification of pulmonary opacification on chest CT. Although we developed the model on COVID-19, our intent is broad application for pulmonary opacification contexts and to provide a foundation for future development using soft labeling methods.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».