Determining Thresholds for Computer‐Aided Detection for Silicosis—An Analytic Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computer-aided detection (CAD) is emerging as an adjunct to the use of the chest X-ray (CXR) in screening for pulmonary tuberculosis (TB). CAD for silicosis, a fibrotic lung disease due to silica dust and a strong risk factor for TB, is at an earlier stage of development and, unlike TB, depends on expert human reading for validation. For all CAD systems, an important step is the choice of threshold for classifying images as positive or negative for the disease in question. The objective of this article is to present an analytic approach to the choice of threshold in using CAD systems for silicosis. METHODS: Drawing on receiver operating curve data from a published study on agreement between CAD and two expert readings of silicosis, two criteria for choosing the sensitivity/specificity combination were compared-the Youden Index and a minimum sensitivity of 90%. We explore the impact of criterion selection, silicosis definition, and reader on the choice and interpretation of threshold, as well as the influence of positive predictive value (PPV) derived from screen prevalence. We present a novel technique for using two CAD thresholds to distinguish images with a high likelihood of being of positive or negative from those characterized by uncertainty. RESULTS: The sample was 501 CXR images from ex-gold miners. Derived thresholds varied across the two criteria, as well as across silicosis definition and expert reader. Varying the notional disease prevalence produced large differences in PPV and, therefore, proportions of false positives. The implications of these variations affecting threshold choice are described for three use cases-annual screening of active miners, outreach screening of former miners, and adjudication of claims for silicosis compensation. CONCLUSION: In applying CAD to silicosis, users need to establish the use case, their preference for the sensitivity/specificity trade-off, and the silicosis definition, as well as considering the effect of disease prevalence. System developers need to take inter-reader variation in validation exercises into account and present this information transparently. A two-threshold model has potential utility in situations of high screening volume where there is a significant cost associated with referral for confirmation of diagnosis.
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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 | 0,022 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».