Deep Learning on Spinal SPARCC Scoring System in Axial SpA Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deep learning models based on the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) scoring system have been used in previous studies to assess sacroiliac joint inflammation in patients with axial spondyloarthritis (SpA). However, these patients also commonly have active spinal inflammation, and detecting these changes holds diagnostic, prognostic, and therapeutic significance. This study aimed to develop a deep learning algorithm for spinal inflammation based on SPARCC scoring system in patients with axial SpA. Methods: The study cohort included 330 participants with axial SpA. All patients underwent whole spine magnetic resonance imaging (MRI) with short tau inversion recovery (STIR) sequence by 3T MR unit. Three independent readers identified regions of interest (ROIs) to identify bone marrow edema (BME) and performed SPARCC scoring. Two deep learning models based on attention Unet were trained. The BME model was employed to differentiate image with or without spinal inflammation and to delineate BMEs. The vertebral body-intervertebral disc model was utilized to identify discovertebral units. Setting the threshold brightness was applied to detect the region with CSF. The intraclass correlation coefficient (ICC) and Pearson coefficient were used to evaluate the agreement and the correlation between the score of human readers and the score of deep learning-based pipeline. Performance of the models was evaluated using sensitivity, specificity, accuracy, and the Dice coefficient. Results: The ICC and the Pearson coefficient between the SPARCC scores from three human readers and the deep learning-based scoring pipeline were 0.80 and 0.82, respectively. The sensitivity and specificity of identifying image with spinal inflammation were 0.90 and 0.84, respectively. The accuracy of identifying the region containing CSF was 0.88 in images with spinal inflammation. The Dice coefficients were 0.81 (vertebral bodies) and 0.80 (intervertebral disc) in images with spinal inflammation. Conclusion: The high consistency with human readers suggested that the deep learning-based pipeline could offer a SPARCC-informed approach for scoring spinal STIR images in axial SpA.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».