Vision Transformer–based Decision Support for Neurosurgical Intervention in Acute Traumatic Brain Injury: Automated Surgical Intervention Support Tool
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop an automated triage tool to predict neurosurgical intervention for patients with traumatic brain injury (TBI). Materials and Methods A provincial trauma registry was reviewed to retrospectively identify patients with TBI from 2005 to 2022 treated at a specialized Canadian trauma center. Model training, validation, and testing were performed using head CT scans with binary reference standard patient-level labels corresponding to whether the patient received neurosurgical intervention. Performance and accuracy of the model, the Automated Surgical Intervention Support Tool for TBI (ASIST-TBI), were also assessed using a held-out consecutive test set of all patients with TBI presenting to the center between March 2021 and September 2022. Results Head CT scans from 2806 patients with TBI (mean age, 57 years ± 22 [SD]; 1955 [70%] men) were acquired between 2005 and 2021 and used for training, validation, and testing. Consecutive scans from an additional 612 patients (mean age, 61 years ± 22; 443 [72%] men) were used to assess the performance of ASIST-TBI. There was accurate prediction of neurosurgical intervention with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.92 (95% CI: 0.88, 0.94), accuracy of 87% (491 of 562), sensitivity of 87% (196 of 225), and specificity of 88% (295 of 337) on the test dataset. Performance on the held-out test dataset remained robust with an AUC of 0.89 (95% CI: 0.85, 0.91), accuracy of 84% (517 of 612), sensitivity of 85% (199 of 235), and specificity of 84% (318 of 377). Conclusion A novel deep learning model was developed that could accurately predict the requirement for neurosurgical intervention using acute TBI CT scans. Keywords: CT, Brain/Brain Stem, Surgery, Trauma, Prognosis, Classification, Application Domain, Traumatic Brain Injury, Triage, Machine Learning, Decision Support Supplemental material is available for this article. © RSNA, 2024 See also commentary by Haller in this issue.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle