Performance of the Winning Algorithms of the RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection Challenge
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To evaluate and report the performance of the winning algorithms of the Radiological Society of North America Cervical Spine Fracture AI Challenge. Materials and Methods The competition was open to the public on Kaggle from July 28 to October 27, 2022. A sample of 3112 CT scans with and without cervical spine fractures (CSFx) were assembled from multiple sites (12 institutions across six continents) and prepared for the competition. The test set had 1093 scans (private test set: n = 789; mean age, 53.40 years ± 22.86 [SD]; 509 males; public test set: n = 304; mean age, 52.51 years ± 20.73; 189 males) and 847 fractures. The eight top-performing artificial intelligence (AI) algorithms were retrospectively evaluated, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) value, F1 score, sensitivity, and specificity were calculated. Results A total of 1108 contestants composing 883 teams worldwide participated in the competition. The top eight AI models showed high performance, with a mean AUC value of 0.96 (95% CI: 0.95, 0.96), mean F1 score of 90% (95% CI: 90%, 91%), mean sensitivity of 88% (95% Cl: 86%, 90%), and mean specificity of 94% (95% CI: 93%, 96%). The highest values reported for previous models were an AUC of 0.85, F1 score of 81%, sensitivity of 76%, and specificity of 97%. Conclusion The competition successfully facilitated the development of AI models that could detect and localize CSFx on CT scans with high performance outcomes, which appear to exceed known values of previously reported models. Further study is needed to evaluate the generalizability of these models in a clinical environment. Keywords: Cervical Spine, Fracture Detection, Machine Learning, Artificial Intelligence Algorithms, CT, Head/Neck Supplemental material is available for this article. © RSNA, 2024
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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».