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VALIDATION OF AUTOMATED ASPECTS SOFTWARE FOR DETECTION OF EARLY ISCHEMIC BRAIN CHANGES ON NON-CONTRAST CT SCANS

2017· other· en· W6889899836 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround truthSet (abstract data type)SoftwareComputed tomographyStroke (engine)Test (biology)Receiver operating characteristicLimits of agreement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0270,014
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,008
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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