Image Quality Assessment of Reduced-Dose Pediatric Tc-DMSA Renal SPECT Imageswith Clinical Readers
Notice bibliographique
Résumé
In prior work we demonstrated the feasibility of applying a deep learning (DL) denoising network for suppressing the elevated imaging noise in reduced-dose pediatric renal studies with single photon emission computed tomography (SPECT) using 99mTclabelled dimercaptosuccinic acid (DMSA), where quantitative image metrics were used to assess the image fidelity of reduced studies with respect to their standard-dose counterparts. In this study we further assess the clinical adequacy of the reconstructed images from reduced-dose studies with experienced nuclear medicine physicians. For this purpose, we conducted a reader study in which quarter-dose images from a set of 45 subjects were compared with their standard-dose counterparts in a pairwise fashion, (with and without DL denoising), in terms of their diagnostic quality on a 5-point Likert scale. The results demonstrate that, without DL denoising, the quarter-dose images were judged to be worse in quality than the standard dose$(p-\text{value} <0.001)$; however, with DL denoising, no statistical difference was observed between the quarter-dose and the standard-dose images$({p}-\text{value} =0.254)$.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».