Object-Specific Four-Path Network for Stroke Risk Stratification of Carotid Arteries in Ultrasound Images
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerotic carotid plaques have been shown to be closely associated with the risk of stroke. Since patients with symptomatic carotid plaques have a greater risk for stroke, stroke risk stratification based on the classification of carotid plaques into symptomatic or asymptomatic types is crucial in diagnosis, treatment planning, and medical treatment monitoring. A deep learning technique would be a good choice for implementing classification. Usually, to acquire a high-accuracy classification, a specific network architecture needs to be designed for a given classification task. In this study, we propose an object-specific four-path network (OSFP-Net) for stroke risk assessment by integrating ultrasound carotid plaques in both transverse and longitudinal sections of the bilateral carotid arteries. Each path of the OSFP-Net comprises of a feature extraction subnetwork (FE) and a feature downsampling subnetwork (FD). The FEs in the four paths use the same network structure to automatically extract features from ultrasound images of carotid plaques. The FDs use different object-specific pooling strategies for feature downsampling based on the observation that the sizes and shapes in the feature maps obtained from FEs should be different. The object-specific pooling strategies enable the network to accept arbitrarily sized carotid plaques as input and to capture a more informative context for improving the classification accuracy. Extensive experimental studies on a clinical dataset consisting of 333 subjects with 1332 carotid plaques show the superiority of our OSFP-Net against several state-of-the-art deep learning-based methods. The experimental results demonstrate better clinical agreement between the ground truth and the prediction, which indicates its great potential for use as a risk stratification and as a monitoring tool in the management of patients at risk for stroke.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».