RibFractureSys: A gem in the face of acute rib fracture diagnoses
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
Rib fracture patients, common in trauma wards, have different mortality rates and comorbidities depending on how many and which ribs are fractured. This knowledge is therefore paramount to make accurate prognoses and prioritize patient care. However, tracking 24 ribs over upwards 200+ frames in a patient’s scan is time-consuming and error-prone for radiologists, especially depending on their experience. We propose an automated, modular, three-stage solution to assist radiologists. Using 9 fully annotated patient scans, we trained a multi-class U-Net to segment rib lesions and common anatomical clutter. To recognize rib fractures and mitigate false positives, we fine-tuned a ResNet-based model using 5698 false positives, 2037 acute fractures, 4786 healed fractures, and 14,904 unfractured rib lesions. Using almost 200 patient cases, we developed a highly task-customized multi-object rib lesion tracker to determine which lesions in a frame belong to which of the 12 ribs on either side; bounding box intersection over union- and centroid-based tracking, a line-crossing methodology, and various heuristics were utilized. Our system accepts an axial CT scan and processes, labels, and color-codes the scan. Over an internal validation dataset of 1000 acute rib fracture and 1000 control patients, our system, assessed by a 3-year radiologist resident, achieved 96.1% and 97.3% correct fracture classification accuracy for rib fracture and control patients, respectively. However, 18.0% and 20.8% of these patients, respectively, had incorrect rib labeling. Percentages remained consistent across sex and age demographics. Labeling issues include anatomical clutter being mislabeled as ribs and ribs going unlabeled. • Developed a modular 3-stage system to classify rib fractures with per-rib granularity. • U-Net to segment rib lesions & ResNet to classify lesions as unfractured, old, acute. • Rib lesions tracked across frames & ribs enumerated via custom line-crossing method. • 75% & 79% labeling+fracture accuracy across 1000 acute & 1000 control axial CT scans. • Patient scan processed & marked output video generated in 198/31 s (CPU/GPU).
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle