Automatic assessment of skeletal maturity in adolescent idiopathic scoliosis patients using support vector regression on deep features
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal maturity assessment is an important step in the treatment of adolescent idiopathic scoliosis (AIS). Traditional methods rely on the bone age assessment using 2D X-ray radiography. Assessment is generally performed using the Risser stages that is routinely used to assess the skeletal maturity through the observation of the level of ossification of iliac crests. This bone maturity assessment method is preferred in AIS but in practice, shows a rather high-level interobserver variability. This study aims to use an automatic Risser stage classification for a longitudinal study of follow-up visits to observe growth indicators of AIS patients. A regression model will then be used to evaluate the maturity changes of patients from à Risser stage to another. For the classification task, the pre-trained model of VGG16 was implemented with Python 3.10. The network parameters were changed since the task we were training it for contained a smaller dataset. The first experiments of this work were for the classification of the patient’s Risser signs. After several tests of optimization of the SVR classifiers hyperparameter, a mean square error of 0.38, a mean absolute error of 0.31 and an R2 of 0.33. An optimization of the network and a pre-processing of the images will be done in the next phases of this project.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».