TQGDNet: Coronary artery calcium deposit detection on computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease (CAD) continues to be a leading global cause of cardiovascular related mortality. The scoring of coronary artery calcium (CAC) using computer tomography (CT) images is a diagnostic instrument for evaluating the risk of asymptomatic individuals prone to atherosclerotic cardiovascular disease. State-of-the-art automated CAC scoring methods rely on large annotated datasets to train convolutional neural network (CNN) models. However, these methods do not integrate features across different levels and layers of the CNN, particularly in the lower layers where important information regarding small calcium regions are present. In this study, we propose a new CNN model specifically designed to effectively capture features associated with small regions and their surrounding areas in low-contrast CT images. Our model integrates a specifically designed low-contrast detection module and two fusion modules focusing on the lower layers of the network to connect more deeper and wider neurons (or nodes) across multiple adjacent levels. Our first module, called ThrConvs, includes three convolution blocks tailored to detecting objects in images characterized by low contrast. Following this, two fusion modules are introduced: (i) Queen-fusion (Qf), which introduces a cross-scale feature method to fuse features from multiple adjacent levels and layers and, (ii) lower-layer Gather-and-Distribute (GD) module, which focuses on learning comprehensive features associated with small-sized calcium deposits and their surroundings. We demonstrate superior performance of our model using the public OrCaScore dataset, encompassing 269 calcium deposits, surpassing the capabilities of previous state-of-the-art works. We demonstrate the enhanced performance of our approach, achieving a notable 2.3-3.6 % improvement in mean Pixel Accuracy (mPA) on both the private Concord dataset and the public OrCaScore dataset, surpassing the capabilities of established detection methods.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».