An automated artifact detection and rejection system for body surface gastric mapping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Body surface gastric mapping (BSGM) is a new clinical tool for gastric motility diagnostics, providing high-resolution data on gastric myoelectrical activity. Artifact contamination was a key challenge to reliable test interpretation in traditional electrogastrography. This study aimed to introduce and validate an automated artifact detection and rejection system for clinical BSGM applications. METHODS: Ten patients with chronic gastric symptoms generated a variety of artifacts according to a standardized protocol (176 recordings) using a commercial BSGM system (Alimetry, New Zealand). An automated artifact detection and rejection algorithm was developed, and its performance was compared with a reference standard comprising consensus labeling by 3 analysis experts, followed by comparison with 6 clinicians (3 untrained and 3 trained in artifact detection). Inter-rater reliability was calculated using Fleiss' kappa. KEY RESULTS: Inter-rater reliability was 0.84 (95% CI:0.77-0.90) among experts, 0.76 (95% CI:0.68-0.83) among untrained clinicians, and 0.71 (95% CI:0.62-0.79) among trained clinicians. The sensitivity and specificity of the algorithm against experts was 96% (95% CI:91%-100%) and 95% (95% CI:90%-99%), respectively, vs 77% (95% CI:68%-85%) and 99% (95% CI:96%-100%) against untrained clinicians, and 97% (95% CI:92%-100%) and 88% (95% CI:82%-94%) against trained clinicians. CONCLUSIONS & INFERENCES: An automated artifact detection and rejection algorithm was developed showing >95% sensitivity and specificity vs expert markers. This algorithm overcomes an important challenge in the clinical translation of BSGM and is now being routinely implemented in patient test interpretations.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».