Open-source image analysis tool for the identification and quantification of cortical interruptions and bone erosions in high-resolution peripheral quantitative computed tomography images of patients with rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Identification of bone erosions and quantification of erosion volume is important for rheumatoid arthritis diagnosis, and can add important information to evaluate disease progression and treatment effects. High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) is well suited for this purpose, however analysis methods are not widely available. The purpose of this study was to develop an open-source software tool for the identification and quantification of bone erosions using images acquired by HR-pQCT. The collection of modules, Bone Analysis Modules (BAM) – Erosion, implements previously published erosion analysis techniques as modules in 3D Slicer, an open-source image processing and visualization tool. BAM includes a module to automatically identify cortical interruptions, from which erosions are manually selected, and a hybrid module that combines morphological and level set operations to quantify the volume of bone erosions. HR-pQCT images of the second and third metacarpophalangeal (MCP) joints were acquired in patients with RA (XtremeCT, n = 14, XtremeCTII, n = 22). The number of cortical interruptions detected by BAM-Erosion agreed strongly with the previously published cortical interruption detection algorithm for both XtremeCT (r 2 = 0.85) and XtremeCTII (r 2 = 0.87). Erosion volume assessment by BAM-Erosion agreed strongly (r 2 = 0.95) with the Medical Image Analysis Framework. BAM-Erosion provides an open-source erosion analysis tool that produces comparable results to previously published algorithms, with improved options for visualization. The strength of the tool is that it implements multiple image processing algorithms for erosion analysis on a single, widely available, open-source platform that can accommodate future updates.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».