Evaluation of a Deep Active Learning Model for the Segmentation of Canine Thoracic Radiographs
Notice bibliographique
Résumé
With increasing interest in artificial intelligence (AI) for veterinary medical imaging, there will be an increasing need for the segmentation of medical images. Image segmentation-the process of delineating anatomical structures in medical images-is a critical step for enabling analysis and decision support in veterinary radiology. Manual segmentation of medical images is a time-consuming and tedious task associated with user variation. Many segmentation tasks require a radiologist's expertise. To date, there have been limited evaluations of segmentation methods in veterinary medicine. It is unknown whether novice evaluators can segment radiographs with similar accuracy to experts. The present study aimed to evaluate the performance of an AI segmentation tool in enhancing the accuracy and reducing the time of canine radiograph segmentation of novice, intermediate, and expert users when using an internally developed software that allows both AI-assisted semiautomated and manual segmentation. The AI model was trained using 50 thoracic radiographs from patients referred to the Ontario Veterinary College between January 2020 and July 2021. The intersection over union scores (IoU) for the abdomen, heart, and spinous process labels were higher when all cohorts used the semiautomated method (0.98, 0.98, and >0.74, respectively) versus the manual method (>0.93, >0.94, and >0.42, respectively). The Hausdorff distance for the structure labels was significantly lower when the participants used the semiautomated method than the manual method (p < .0001). The intraobserver intraclass correlation coefficients (ICC) for the semiautomatic and manual methods were 0.81 and 0.36, respectively. In conclusion, the semiautomated tool effectively assisted users with segmenting canine thoracic radiographs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».