Automatic femoral articular cartilage segmentation using deep learning in three-dimensional ultrasound images of the knee
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop a deep learning-based approach to automatically segment the femoral articular cartilage (FAC) in 3D ultrasound (US) images of the knee to increase time efficiency and decrease rater variability. Our method involved deep learning predictions on 2DUS slices sampled in the transverse plane to view the cartilage of the femoral trochlea, followed by reconstruction into a 3D surface. A 2D U-Net was modified and trained using a dataset of 200 2DUS images resliced from 20 3DUS images. Segmentation accuracy was evaluated using a holdout dataset of 50 2DUS images resliced from 5 3DUS images. Absolute and signed error metrics were computed and FAC segmentation performance was compared between rater 1 and 2 manual segmentations. Our U-Net-based algorithm performed with mean 3D DSC, recall, precision, VPD, MSD, and HD of 73.1 ± 3.9%, 74.8 ± 6.1%, 72.0 ± 6.3%, 10.4 ± 6.0%, 0.3 ± 0.1 mm, and 1.6 ± 0.7 mm, respectively. Compared to the individual 2D predictions, our algorithm demonstrated a decrease in performance after 3D reconstruction, but these differences were not found to be statistically significant. The percent difference between the manually segmented volumes of the 2 raters was 3.4%, and rater 2 demonstrated the largest VPD with 14.2 ± 11.4 mm3 compared to 10.4 ± 6.0 mm3 for rater 1. This study investigated the use of a modified U-Net algorithm to automatically segment the FAC in 3DUS knee images of healthy volunteers, demonstrating that this segmentation method would increase the efficiency of anterior femoral cartilage volume estimation and expedite the post-acquisition processing for 3D US images of the knee.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».