Characterization of artificial intelligence performance for lesion detection using synthetic lesions in PET imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The use of artificial intelligence (AI) for lesion detection has witnessed increased interest and efforts in recent years. Meanwhile, task‐specific characterization and comparison of AI performance is lacking as supportive evidence prior to its implementation in the clinical setting. Purpose To evaluate the use of synthetic lesions in positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT) to characterize the performance of lesion detection AI in terms of their limits of detection. Methods An image library was constructed containing 565 well‐characterized synthetic lesions in 114 reconstructed studies from 56 real, disease‐free PET/CT patient data. Using the Lesion Synthesis Toolbox (LST), lesions were manually defined in terms of location, size and intensity. These lesions were then synthesized, forward projected, and added to the raw patient PET data before reconstruction using the same methods used clinically. Lesions were also appended to the reconstructed CT images. This library was sent to two external research teams developing AI for lesion detection in fluorodeoxyglucose ( 18 F‐FDG) PET. AI reported lesions were compared to ground truth data and labelled as hit, miss, or false positive. Psychophysical response models were fitted to each AI's responses to characterize their performance. Results Both AI methods confirmed higher lesion detection rates with increased lesion size and contrast. One AI consistently outperformed the other in terms of number of reported lesions, sensitivity, and precision. The fitted psychophysical response model demonstrated both graphically and parametrically an ability of this model to detect smaller lesions for a given degree of reliability. For example, 10 mm diameter lesions could be detected with 90% sensitivity at 8:1 versus 16:1 lesion to background ratio for the two algorithms. Likewise, 3:1 contrast lesions could be detected with 90% sensitivity when lesion diameters were approximately 16 and 31 mm for each algorithm respectively. Compared to defined lesions parameters, the corresponding AI segmented lesions had lower contrast, consistent with partial volume effects in PET imaging, and also smaller size. Conclusion Synthetic lesions are a useful tool to characterize the performance of lesion detection by an observer. Visual and psychometric response models of lesion detection performance with respect to lesion characteristics are effective to objectively compare AI performance on the merit of limits of detection. These methods can be applied to objectively compare lesion detection performance with any alternative decision support tool including human and machine observers, display technologies, and image generation systems.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».