Machine learning can appropriately classify the collimation of ventrodorsal and dorsoventral thoracic radiographic images of dogs and cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the feasibility of machine learning algorithms for the classification of appropriate collimation of the cranial and caudal borders in ventrodorsal and dorsoventral thoracic radiographs. SAMPLES: 900 ventrodorsal and dorsoventral canine and feline thoracic radiographs were retrospectively acquired from the Picture Archiving and Communication system (PACs) system of the Ontario Veterinary College. PROCEDURES: Radiographs acquired from April 2020 to May 2021 were labeled by 1 radiologist in Summer of 2022 as either appropriately or inappropriately collimated for the cranial and caudal borders. A machine learning model was trained to identify the appropriate inclusion of the entire lung field at both the cranial and caudal borders. Both individual models and a combined overall inclusion model were assessed based on the combined results of both the cranial and caudal border assessments. RESULTS: The combined overall inclusion model showed a precision of 91.21% (95% CI [91, 91.4]), accuracy of 83.17% (95% CI [83, 83.4]), and F1 score of 87% (95% CI [86.8, 87.2]) for classification when compared with the radiologist's quality assessment. The model took on average 6 ± 1 second to run. CLINICAL RELEVANCE: Deep learning-based methods can classify small animal thoracic radiographs as appropriately or inappropriately collimated. These methods could be deployed in a clinical setting to improve the diagnostic quality of thoracic radiographs in small animal practice.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».