VALIDATION OF AUTOMATED ASPECTS SOFTWARE FOR DETECTION OF EARLY ISCHEMIC BRAIN CHANGES ON NON-CONTRAST CT SCANS
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: In the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS), 10 brain regions are dichotomously scored on presence of ischemic stroke damage. However, considerable inter- and intra-reader variability exists, even for expert readers. We evaluated computed ASPECTS (ASPECTS 2.0.1, Frontier, Siemens Healthineers, Forchheim, Germany) in comparison to expert readers.Methods: Each included baseline non-contrast CT-scan (5 mm slice thickness) from the MR CLEAN trial (n=463) was evaluated by four expert readers for manual ASPECTS.Two observers provided a two-observer consensus for ASPECTS-regions (normal/abnormal) as ground truth for training and testing (0.2/0.8 division). The remaining two observers where used to provide individual ASPECTS-region scores.A Frontier ASPECTS region score specificity of u226590% was used to determine the software threshold (relative density difference between affected and contralateral region). Sensitivity, specificity and receiver-operating characteristic curves were calculated. Thereafter, we calculated ICC[1,1], agreement per region and trichotomized ASPECTS (0-4, 5-7, 8-10) for Frontier ASPECTS and expert readers, and between the expert readers in the test set.Results: A subset (n=459/463) was included. In the training set (n=104), a threshold of 4.7-5.6% was found for a specificity of u226590%, resulting in a sensitivity and area under the curve of 33-49% and 0.741-0.785. In the test set (n=355) the corresponding results were 89-89%, 41-57% and 0.750-0.795, respectively. Comparison of ground truth with other observers resulted in an ICC of 0.383-0.464, ASPECTS region agreement of 0.77-0.81 and trichotomized ASPECTS agreement of 0.57-0.60 Comparison of ground truth with Frontier ASPECTS resulted in an ICC of 0.537, ASPECTS region agreement of 0.78 and trichotomized ASPECTS agreement of 0.60.Conclusions: The performance of Frontier ASPECTS is comparable to expert readers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».