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Enregistrement W4409567835 · doi:10.1177/09544119251327649

The effect of file type and DXA protocol on an image processing fracture risk prediction tool

2025· article· en· W4409567835 sur OpenAlexafffund
Ali Ammar, Fatemeh Jazinizadeh, Jonathan D. Adachi, Cheryl E. Quenneville

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProtocol (science)Fracture (geology)Computer scienceArtificial intelligenceMedicineMaterials sciencePathologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoporosis, a common bone disease in older adults, is associated with low bone mineral density (BMD) and an increased risk of fractures. While fracture risk is often assessed using T-scores derived from dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) scans, these measures are not fully effective in identifying individuals at greatest risk. To address this, a Statistical Shape and Appearance Modeling (SSAM) tool was previously developed to analyze femur shape and BMD distribution and demonstrated superior fracture risk prediction compared to T-scores using hip DXA scans exported in JPG format. The present study aimed to evaluate whether changes in DXA-imaging protocol (hip protocol vs. High-Definition Instant Vertebral Assessment (IVA-HD)) may influence the image and the SSAM tool's fracture risk predictions. The effect of image file type (JPG vs. PNG) was also explored, as native formats such as Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) cannot be readily exported or saved in large databases. DXA scans from 36 subjects and seven cadaveric femurs were analyzed across four imaging conditions (file types and imaging protocols). Structural Similarity Index Measures (SSIM) quantified image differences, and Bland-Altman plots assessed agreement in fracture risk predictions. Minimal differences were found in SSAM tool outputs across protocols and file types. Higher-resolution scans (IVA-HD) and lossless file types (PNG) did not improve the accuracy of risk predictions compared to the standard hip protocol in JPG format. These findings suggest that the SSAM tool is robust to variations in imaging conditions, supporting its use with standard DXA imaging protocols and file formats.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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