Non-contiguous Computed Tomography Lung Scans Can be Manipulated to Permit Artificial Intelligence Analyses for Interstitial Lung Disease in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial intelligence (AI) can analyse high-resolution CT lung scans (HRCT) in various interstitial lung diseases (ILDs), including systemic sclerosis (SSc). Older HRCT lung scans may have been saved as small DICOM file sets consisting of non-contiguous slices. These are not amenable to AI analyses. Our aim was to develop and test a method of rebuilding small non-contiguous sets of HRCT lung slices into larger sets of contiguous slices that could be analysed by AI programs. We deleted sets of DICOM files from 14 large DICOM file set scans from SSc patients and were left with a scan with about 30 equidistant non-contiguous slices. We then inserted copies of scans between each pair of slices to create a large DICOM file set similar in size to the original large file set scan. Both the original scan and the rebuilt large DICOM file set scan were analysed by Contextflow ADVANCE Chest CT. We recorded the values for honeycombing (HC), reticular pattern (RP), ground glass opacities (GGO), and total ILD. We analysed agreement between the original scan and the rebuilt large DICOM file set scan using intraclass correlation coefficient (ICC), Lin’s concordance correlation coefficient (CCC), Bland–Altman limits-of-agreement (LOA) plots and the Bradley–Blackwood P-value. ICC, CCC, Bradly–Blackwood P-values and Bland–Altman plots showed excellent agreement between scans for HC, RC, GGO, and total ILD except for the Bradley–Blackwood P-value for RP. Non-contiguous HRCT small DICOM file set lung scans in SSc can be manipulated to allow analysis by AI.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».