Development and validation of an end-to-end deep learning pipeline to measure pericardial effusion in echocardiography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cardiac tamponade, caused by pericardial effusion (PE), is a life-threatening condition that can be resolved by timely pericardiocentesis. Nevertheless, PE measurement remains operator-dependent and may be difficult in some circumstances. Our study aimed to develop a deep-learning pipeline that measures the amount of PE based on raw echocardiography clips. Methods Echocardiographic examination data were collected from one medical center in southern Taiwan from 2010–2018. Four commonly used cardiac windows, including the parasternal long-axis, parasternal short-axis, apical four-chamber, and subcostal views from included ultrasound examinations, were used for analysis. We proposed a deep learning pipeline consisting of three steps: moving window view selection, automated segmentation, and width calculation from a segmented mask. The pipeline was then prospectively validated from 2019–2020 using a dataset from the same hospital, and externally validated using data from another medical center in Taiwan. Model performance was evaluated using mean absolute error, intraclass correlation coefficient (ICC), and R-squared value between the ground truth and predictions. Results In this study, 995 echocardiographic examinations were included. Among these, 155 were used for internal validation and 258 were used for external validation. The proposed pipeline had a predictive performance of ICC=0.867 for internal validation and ICC=0.801 for external validation. It accurately detected PE with an area under the receiving operating characteristic curve (AUC) of 0.926 (0.902–0.951) for internal validation and 0.842 (0.794–0.889) for external validation. Regarding the recognition of moderate PE or worse, the AUC values improved to 0.941 (0.923–-0.960) and 0.907 (0.876–0.943) for internal and external validation, respectively. Of all the selected cardiac windows, our model had the best prediction in the parasternal long-axis and apical four-chamber views. Conclusions The machine-learning pipeline could automatically calculate the width of the PE from raw ultrasound clips. The novel concepts of moving window view selection for image quality control and computer vision techniques for maximal PE width calculation seem useful in the field of ultrasound.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».