AI-KODA score application for cleanliness assessment in video capsule endoscopy frames
Notice bibliographique
Résumé
Background Currently, there is no automated method for assessing cleanliness in video capsule endoscopy (VCE). Our objectives were to automate the process of evaluating and collecting medical scores of VCE frames according to the existing KOrea-CanaDA (KODA) scoring system by developing an easy-to-use mobile application called artificial intelligence-KODA (AI-KODA) score, as well as to determine the inter-rater and intra-rater reliability of the KODA score among three readers for prospective AI applications, and check the efficacy of the application.Method From the 28 patient capsule videos considered, 1539 sequential frames were selected at five-minute intervals, and 634 random frames were selected at random intervals during small bowel transit. The frames were processed and shifted to AI-KODA. Three readers (gastroenterology fellows), who had been trained in reading VCE, rated 2173 frames in duplicate four weeks apart after completing the training module on AI-KODA. The scores were saved automatically in real time. Reliability was assessed for each video using estimate of intra-class correlation coefficients (ICCs). Then, the AI dataset was developed using the frames and their respective scores, and it was subjected to automatic classification of the scores via the random forest and the k-nearest neighbors classifiers.Results For sequential frames, ICCs for inter-rater variability were ‘excellent’ to ‘good’ among the three readers, while ICCs for intra-rater variability were ‘good’ to ‘moderate’. For random frames, ICCs for inter-rater and intra-rater variability were ‘excellent’ among the three readers. The overall accuracy achieved was up to 61% for the random forest classifier and 62.38% for the k-nearest neighbors classifier.Conclusions AI-KODA automates the process of scoring VCE frames based on the existing KODA score. It saves time in cleanliness assessment and is user-friendly for research and clinical use. Comprehensive benchmarking of the AI dataset is in process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».