OCTess: AN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION ALGORITHM FOR AUTOMATED DATA EXTRACTION OF SPECTRAL DOMAIN OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY REPORTS
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Manual extraction of spectral domain optical coherence tomography (SD-OCT) reports is time and resource intensive. This study aimed to develop an optical character recognition (OCR) algorithm for automated data extraction from Cirrus SD-OCT macular cube reports. METHODS: SD-OCT monocular macular cube reports (n = 675) were randomly selected from a single-center database of patients from 2020 to 2023. Image processing and bounding box operations were performed, and Tesseract (an OCR library) was used to develop the algorithm, OCTess. The algorithm was validated using a separate test data set. RESULTS: The long short-term memory deep learning version of Tesseract achieved the best performance. After reverifying all discrepancies between human and algorithmic data extractions, OCTess achieved accuracies of 100.00% and 99.98% in the training (n = 125) and testing (n = 550) datasets, while the human error rate was 1.11% (98.89% accuracy) and 0.49% (99.51% accuracy) in each, respectively. OCTess extracted data in 3.1 seconds, compared with 94.3 seconds per report for human evaluators. CONCLUSION: We developed an OCR and machine learning algorithm that extracted SD-OCT data with near-perfect accuracy, outperforming humans in both accuracy and efficiency. This algorithm can be used for efficient construction of large-scale SD-OCT data sets for researchers and clinicians.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».