The effect of file type and DXA protocol on an image processing fracture risk prediction tool
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».