Artificial Intelligence with Statistical Confidence Scores for Detection of Acute or Subacute Hemorrhage on Noncontrast CT Head Scans
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To present a method that automatically detects, subtypes, and locates acute or subacute intracranial hemorrhage (ICH) on noncontrast CT (NCCT) head scans; generates detection confidence scores to identify high-confidence data subsets with higher accuracy; and improves radiology worklist prioritization. Such scores may enable clinicians to better use artificial intelligence (AI) tools. Materials and Methods This retrospective study included 46 057 studies from seven “internal” centers for development (training, architecture selection, hyperparameter tuning, and operating-point calibration; n = 25 946) and evaluation (n = 2947) and three "external" centers for calibration (n = 400) and evaluation (n = 16 764). Internal centers contributed developmental data, whereas external centers did not. Deep neural networks predicted the presence of ICH and subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and/or epidural hemorrhage) and segmentations per case. Two ICH confidence scores are discussed: a calibrated classifier entropy score and a Dempster-Shafer score. Evaluation was completed by using receiver operating characteristic curve analysis and report turnaround time (RTAT) modeling on the evaluation set and on confidence score–defined subsets using bootstrapping. Results The areas under the receiver operating characteristic curve for ICH were 0.97 (0.97, 0.98) and 0.95 (0.94, 0.95) on internal and external center data, respectively. On 80% of the data stratified by calibrated classifier and Dempster-Shafer scores, the system improved the Youden indexes, increasing them from 0.84 to 0.93 (calibrated classifier) and from 0.84 to 0.92 (Dempster-Shafer) for internal centers and increasing them from 0.78 to 0.88 (calibrated classifier) and from 0.78 to 0.89 (Dempster-Shafer) for external centers (P < .001). Models estimated shorter RTAT for AI-prioritized worklists with confidence measures than for AI-prioritized worklists without confidence measures, shortening RTAT by 27% (calibrated classifier) and 27% (Dempster-Shafer) for internal centers and shortening RTAT by 25% (calibrated classifier) and 27% (Dempster-Shafer) for external centers (P < .001). Conclusion AI that provided statistical confidence measures for ICH detection on NCCT scans reliably detected and subtyped hemorrhages, identified high-confidence predictions, and improved worklist prioritization in simulation. Keywords: CT, Head/Neck, Hemorrhage, Convolutional Neural Network (CNN) Supplemental material is available for this article. © RSNA, 2022
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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 | 0,012 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».