Trained nnU-Net model for semantic segmentation of human adult cervical vertebrae from CT-Scans
Notice bibliographique
Résumé
Automatic segmentation of the mid to low cervical spine often shows poor performance, which is detrimental to the development of patient-specific models for numerical simulations. We hypothesised that training a semantic segmentation model specifically on the cervical spine, rather than the full spine as it is usually done, would lead to better results. We trained and validated two models (nnU-Net v.2 convolutional neural network) on 172 computed tomography (CT) images: one segmenting only the cervical spine, and one segmenting the full spine. These models were then tested on an independent set of 268 CT images, unrelated to those selected for model training and internal validation. The DICE metric of the cervical model was 0.951 ± 0.051 and its 95<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sup> percentile Hausdorff’s distance (H95) was 1.43 ± 1.44 mm on the test dataset. Both models presented similar performance results (p > 0.05), except for the H95 metric on the test set where the cervical model performed better (p = 0.037). Both models performed better and more homogeneously across vertebral levels than those of the literature. These results might be attributed to a better balance in the number of vertebrae per vertebral levels used for training in both models, rather than a specialisation in segmenting only a specific spine segment.Clinical Relevance— Results further highlight the importance of class balancing in semantic segmentation. The proposed model can be used to develop patient-specific models for numerical simulations, useful for both the fundamental studies of spine biomechanics and for surgery planning. Semantic segmentation of the cervical spine could also eventually assist with medical images interpretation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».