P2–156: Training for manual hippocampal segmentation based on the EADC‐ADNI harmonized protocol
Notice bibliographique
Résumé
A Harmonized Protocol (HP) for manual hippocampal segmentation was defined by a Delphi panel (Boccardi et al., Neurology 2012:78(S1):S04003) and described in a written document. Benchmark images were segmented by 5 HP-expert tracers as the reference gold standard and uploaded on a web-based platform providing a standard training system. Seventeen “Naïve” tracers with ICC>0.80 in hippocampal segmentation based on their local protocols and no previous experience with the HP were recruited from EADC/ADNI (European Alzheimer Disease Consortium/Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) centres. They were provided with the same HP criteria and segmentation instructions through the web-platform, and with the same version of MultiTracer for manual segmentation. Training images from 10 ADNI subjects for whom benchmark labels were available were divided into three rounds (n=2, n=4, n=4), balanced by magnetic strength field and degree of hippocampal atrophy. Tracers were asked to segment both hippocampi based on the HP and upload segmented images on the platform. Visual feedback was provided showing point by point discrepancies of segmentations versus the reference in color code. Written feedback was provided slice by slice in addition to the visual feedback for the first two rounds. In subsequent rounds tracers were asked to upload the images of the previous round that had been corrected based on the feedback, and to segment 4 additional images. Dice and Jaccard overlapping indices were computed versus the mean of the HP-experts' segmentations. A slice by slice visual quality check (QC) was carried out to match overlapping values with levels of compliance with the HP criteria. The 10 tracers who completed the training so far had very high Dice values (1.5T: median=0.90 range=0.82–0.91; 3T: median=0.91 range=0.89–0.92). Jaccard values (1.5T: median=0.81 range=0.74–0.84; 3T: median=0.83, range=0.80–0.85) better discriminated segmentations based on compliance versus the HP, with values below 0.71 denoting major segmentation mistakes, and values below 0.80 denoting incomplete compliance with the HP criteria. Sample images of tracing and quantitative visual feedback vs benchmark segmentations (blue dotted lines). Red =far from benchmark; green=similar to benchmark; pink=to be evaluated qualitatively.
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.
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) | 0,002 | 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 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 ».