Machine learning based prediction of image quality in prostate MRI using rapid localizer images
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Diagnostic performance of prostate MRI depends on high-quality imaging. Prostate MRI quality is inversely proportional to the amount of rectal gas and distention. Early detection of poor-quality MRI may enable intervention to remove gas or exam rescheduling, saving time. We developed a machine learning based quality prediction of yet-to-be acquired MRI images solely based on MRI rapid localizer sequence, which can be acquired in a few seconds. Approach: The dataset consists of 213 (147 for training and 64 for testing) prostate sagittal T2-weighted (T2W) MRI localizer images and rectal content, manually labeled by an expert radiologist. Each MRI localizer contains seven two-dimensional (2D) slices of the patient, accompanied by manual segmentations of rectum for each slice. Cascaded and end-to-end deep learning models were used to predict the quality of yet-to-be T2W, DWI, and apparent diffusion coefficient (ADC) MRI images. Predictions were compared to quality scores determined by the experts using area under the receiver operator characteristic curve and intra-class correlation coefficient. Results: In the test set of 64 patients, optimal versus suboptimal exams occurred in 95.3% (61/64) versus 4.7% (3/64) for T2W, 90.6% (58/64) versus 9.4% (6/64) for DWI, and 89.1% (57/64) versus 10.9% (7/64) for ADC. The best performing segmentation model was 2D U-Net with ResNet-34 encoder and ImageNet weights. The best performing classifier was the radiomics based classifier. Conclusions: A radiomics based classifier applied to localizer images achieves accurate diagnosis of subsequent image quality for T2W, DWI, and ADC prostate MRI sequences.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».