Automated diagnosis of usual interstitial pneumonia on chest CT via the mean curvature of isophotes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To test whether the mean curvature of isophotes (MCI), a geometric image transformation, can be used to improve automatic detection on chest CT of Usual Interstitial Pneumonia (UIP), a determining radiological pattern in the diagnosis of Interstitial Lung Diseases (ILD). Materials and methods This retrospective study included chest CT scans from 234 patients (123 female,111 male; mean age: 61.6 years; age range: 18-90 years) obtained at two independent institutions between 2007 and 2024. Three different classification models were trained on the original CT images and separately on MCI-transformed CT images: (1) a previously published deep learning model for classifying fibrotic lung disease on chest CT, (2) a classification pipeline based on the EfficientNet-V2 convolutional neural network architecture, and (3) a non-deep-learning model based on the functional principal component analysis (FPCA) of density functions of voxel intensity. All models were trained on data from the first institution and evaluated on data from the second institution with the recall-macro, precision-macro and F1-macro scores. Performance difference between classifier pairs was tested with the Stuart-Maxwell marginal homogeneity test. Results For a fixed model architecture and training algorithm, MCI-transformed images yield comparable or better classification performance than the original CT images. The best performance improvement achieved with MCI compared to CT was: recall-macro 0.83 vs 0.57, precision-macro 0.81 vs 0.50, F1-macro 0.80 vs 0.49, p=4.2e-5. Conclusion MCI may be a valuable addition to existing AI systems for screening for UIP on chest CT. Summary statement Machine learning methods for identifying usual interstitial pneumonia on chest CT perform better when the input CT images are transformed via the mean curvature of isophotes (MCI), a geometric transformation method known from classical computer vision. Key Points Three machine learning models were trained on a dataset of 158 patients from one institution and tested on another dataset of 76 patients from an independent institution to discriminate for usual interstitial pneumonia (UIP) on chest CT in a 3-group classification task. When keeping the network architecture and parameters fixed, changing the input image domain from the original CT to MCI-transformed images improved classification performance (Stuart-Maxwell test, p < 5e-3) MCI may be a valuable addition to existing machine learning systems for screening for UIP on chest CT, whether based on deep learning or on simpler shallow classifiers.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».