Model uncertainty estimates for deep learning mammographic density prediction using ordinal and classification approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Mammographic density is associated with the risk of developing breast cancer and can be predicted using deep learning methods. Model uncertainty estimates are not produced by standard regression approaches but would be valuable for clinical and research purposes. Our objective is to produce deep learning models with in-built uncertainty estimates without degrading predictive performance. Approach We analyse data from over 150,000 mammogram images with associated continuous density scores from expert readers in the Predicting Risk Of Cancer At Screening (PROCAS) study. We re-designate the continuous density scores to 100 density classes then train classification and ordinal deep learning models. Distributions and distribution-free methods are applied to extract predictions and uncertainties. A deep learning regression model is trained on the continuous density scores to act as a direct comparison. Results The root mean squared error (RMSE) between expert assigned density labels and predictions of the standard regression model are 8.42 (8.34-8.51) while the RMSE for the classification and ordinal classification are 8.37 (8.28-8.46) and 8.44 (8.35-8.53) respectively. The average uncertainties produced by the models are higher when the density scores from pairs of expert readers density scores differ more, are higher when different mammogram views of the same views are more variable and when two separately trained models show higher variation. Conclusions Using either a classification or ordinal approach we can produce model uncertainty estimates without loss of predictive performance.
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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».