Automated ASPECTS Segmentation and Scoring Tool: a Method Tailored for a Colombian Telestroke Network
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate our two non-machine learning (non-ML)-based algorithmic approaches for detecting early ischemic infarcts on brain CT images of patients with acute ischemic stroke symptoms, tailored to our local population, to be incorporated in our telestroke software. One-hundred and thirteen acute stroke patients, excluding hemorrhagic, subacute, and chronic patients, with accessible brain CT images were divided into calibration and test sets. The gold standard was determined through consensus among three neuroradiologist. Four neuroradiologist independently reported Alberta Stroke Program Early CT Scores (ASPECTSs). ASPECTSs were also obtained using a commercial ML solution (CMLS), and our two methods, namely the Mean Hounsfield Unit (HU) relative difference (RELDIF) and the density distribution equivalence test (DDET), which used statistical analyze the of the HUs of each region and its contralateral side. Automated segmentation was perfect for cortical regions, while minimal adjustment was required for basal ganglia regions. For dichotomized-ASPECTSs (ASPECTS < 6) in the test set, the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was 0.85 for the DDET method, 0.84 for the RELDIF approach, 0.64 for the CMLS, and ranged from 0.71-0.89 for the neuroradiologist. The accuracy was 0.85 for the DDET method, 0.88 for the RELDIF approach, and was ranged from 0.83 - 0.96 for the neuroradiologist. Equivalence at a margin of 5% was documented among the DDET, RELDIF, and gold standard on mean ASPECTSs. Noninferiority tests of the AUC and accuracy of infarct detection revealed similarities between both DDET and RELDIF, and the CMLS, and with at least one neuroradiologist. The alignment of our methods with the evaluations of neuroradiologist and the CMLS indicates the potential of our methods to serve as supportive tools in clinical settings, facilitating prompt and accurate stroke diagnosis, especially in health care settings, such as Colombia, where neuroradiologist are limited.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».