Characterization of an AI tool for identification of high-respiratory motion patients in cardiac SPECT
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial perfusion imaging (MPI) with SPECT is a common tool in the diagnosis of coronary artery disease. Image quality is degraded in the presence of respiratory motion (RM). Through a data-driven gating, retrospective motion compensation (MC) can be performed, but these methods are computationally intensive and time-consuming, making implementation in a clinical workflow impractical. In this work, an AI tool for rapid identification of patients that would benefit from MC is presented. This tool was trained on 2763 SPECT scans acquired from 1025 patients. Scans were retrospectively binned into respiratory gates and respiratory motion (RM) alignment vectors were found based on a minimized RMS difference between reconstructed gates. Using the AI model, extent of RM was estimated. An additional 773 MPI scans from 264 patients were reconstructed with and without MC. AI estimated motion extent was tested as a predictor of a change in perfusion score after MC. Using a motion cutoff of 10 mm, the tool showed an 80% true positive rate (TPR) for identifying stress scans that would show a significant change in perfusion score. Use of this tool takes less than 10 seconds. The tool was tested against sex- and state-based effects across rest, stress and prone SPECT MPI, and data were down-sampled to investigate the impact of noise on AI predictions. AI-estimated motion extent was shown to be best correlated to RMS values for stress scans (r2of 0.794 for stress compared to 0.683 and 0.629 for rest and prone). Predictions based on scans of female patients were also shown to have a weaker correlation with RMS values than male patients (0.662 averaged across states versus 0.696). The tool’s TPR rapidly decreased as noise increased. Overall, the tool was shown to reduce MC workload by up to 54% relative to correcting RM in all scans.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».