Overcoming the Interobserver Variability in Lung Adenocarcinoma Subtyping: A Clustering Approach to Establish a Ground Truth for Downstream Applications
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: The accurate identification of different lung adenocarcinoma histologic subtypes is important for determining prognosis but can be challenging because of overlaps in the diagnostic features, leading to considerable interobserver variability. OBJECTIVE.—: To provide an overview of the diagnostic agreement for lung adenocarcinoma subtypes among pathologists and to create a ground truth using the clustering approach for downstream computational applications. DESIGN.—: Three sets of lung adenocarcinoma histologic images with different evaluation levels (small patches, areas with relatively uniform histology, and whole slide images) were reviewed by 17 international expert lung pathologists and 1 pathologist in training. Each image was classified into one or several lung adenocarcinoma subtypes. RESULTS.—: Among the 4702 patches of the first set, 1742 (37%) had an overall consensus among all pathologists. The overall Fleiss κ score for the agreement of all subtypes was 0.58. Using cluster analysis, pathologists were hierarchically grouped into 2 clusters, with κ scores of 0.588 and 0.563 in clusters 1 and 2, respectively. Similar results were obtained for the second and third sets, with fair-to-moderate agreements. Patches from the first 2 sets that obtained the consensus of the 18 pathologists were retrieved to form consensus patches and were regarded as the ground truth of lung adenocarcinoma subtypes. CONCLUSIONS.—: Our observations highlight discrepancies among experts when assessing lung adenocarcinoma subtypes. However, a subsequent number of consensus patches could be retrieved from each cluster, which can be used as ground truth for the downstream computational pathology applications, with minimal influence from interobserver variability.
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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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».