Enhancing the Predictions of Cytomegalovirus Infection in Severe Ulcerative Colitis Using a Deep Learning Ensemble Model: Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cytomegalovirus (CMV) reactivation in patients with severe ulcerative colitis (UC) leads to worse outcomes; yet, early detection remains challenging due to the reliance on time-intensive biopsy procedures. Objective: This study explores the use of deep learning to differentiate CMV from severe UC through endoscopic imaging, offering a potential noninvasive diagnostic tool. Methods: We analyzed 86 endoscopic images using an ensemble of deep learning models, including DenseNet (Densely Connected Convolutional Network) 121 pretrained on ImageNet. Advanced preprocessing and test-time augmentation (TTA) were applied to optimize model performance. The models were evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the curve. Results: The ensemble approach, enhanced by TTA, achieved high performance, with an accuracy of 0.836, precision of 0.850, recall of 0.904, and an F1-score of 0.875. Models without TTA showed a significant drop in these metrics, emphasizing TTA's importance in improving classification performance. Conclusions: This study demonstrates that deep learning models can effectively distinguish CMV from severe UC in endoscopic images, paving the way for early, noninvasive diagnosis and improved patient care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».