Comparative Analysis of Atlas and Neural Network Autosegmentation Methods for Pediatric Craniospinal Irradiation With the Development of a Knowledge-Based Quality Assurance Tool
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to evaluate the performance of Atlas and neural network autosegmentation methods and develop a knowledge-based quality assurance (QA) tool for pediatric craniospinal irradiation (CSI). Methods and Materials: Autosegmentation was performed on 63 CSI patients using 3 methods: Atlas, commercial artificial intelligence (AI), and in-house AI. The performance of these methods was analyzed using 13 quantitative metrics, comprising 6 overlap and 7 distance metrics, across 13 critical organs and a linear mixed-effect model analysis was performed. Additionally, a knowledge-based QA tool was developed by leveraging distinctive computed tomography number distributions from 100 CSI patients for each organ, using the kernel density estimation (KDE) method to ensure robust error detection and validation. The QA tool was tested on 50 CSI cases by comparing baseline KDEs from 100 CSI patients. Results: The linear mixed-effect analysis showed that the in-house AI outperformed both the Atlas and commercial AI methods in overlap and distance metrics. The in-house AI outperformed the commercial AI with a higher average overlap of 0.01 ± 0.01 and surpassed the Atlas method by 0.02 ± 0.01. In terms of distance metrics, the in-house AI matched the commercial AI (-0.31 ± 0.72 mm) and exceeded the Atlas method by 3.10 ± 0.68 mm. Paired t-tests showed the in-house AI was superior to the Atlas in 13.0% of cases, while the Atlas outperformed the in-house method in 8.9% of comparisons. Similarly, the in-house AI was better than the commercial AI in 35.3% of tests, with the commercial AI outperforming in 32.7%. The QA tool results demonstrated that 100% agreement with baseline KDEs occurred in 46.4% of tests for Atlas, 46.5% for the commercial AI, and 60.7% for the in-house AI. Conclusions: The in-house AI excelled over the Atlas and commercial AI methods in autosegmentation accuracy for pediatric CSI patients. Furthermore, a knowledge-based QA tool enables clinicians to detect and correct gross errors in autosegmentation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».