Discriminação semelhante, comportamento diferente sob oclusão sintética: confiança e reprodutibilidade dos modelos de aprendizagem profunda para ultrassonografia intraoral
PreprintRadiologia e ImagemPré-publicação. Ainda não revisada por pares; não deve orientar conduta.
O que aconteceu
Determinar se a discriminação basal similar oculta diferentes respostas à oclusão sintética, se a perda da discriminação é acompanhada por uma redução da confiança e se as atribuições espaciais são reprodutíveis em modelos de ultrassonografia intraoral. Foram analisadas 477 imagens de 40 voluntários saudáveis, utilizando posição de aquisição para rotular sub-regiões superiores e inferiores. Cinco arquiteturas foram avaliadas em cinco sementes de treinamento em um conjunto de teste independente de sujeitos de 97 imagens de oito voluntários. As imagens foram submetidas a oclusão de intensidade constante em limites que abrangiam 30-70% da profundidade da imagem e um controle de oclusão de banda compatível com área. Análises de atribuição avaliaram variação entre sementes e métodos de ativação de classe e compararam a inserção guiada por atribuição com inserção aleatória.
O que encontraram
As áreas médias de sementes sob a curva característica de operação do receptor variaram de 0,958 a 0,972, com rankings invertendo entre as sementes. EfficientNet-B0 caiu abaixo de 0,60 em 49 das 50 condições limite-sweep, em comparação com zero a dois para as outras arquiteturas; a diferença persistiu com o mascaramento de área-matched. Sob 50% de oclusão, sua confiança média em previsões incorretas subiu para 0,989 e erro de calibração esperado de 0,094 para 0,478. Entre duas pistas de inferência, as AUCs ocluídas por semente da EfficientNet-B0 diferiram em até 0,161; as médias das sementes foram 0,51-0,55 em ambas. Os padrões de atribuição variaram entre sementes e métodos.
Tradução automática do resumo original, publicado em medRxiv sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Similar discrimination, different behaviour under synthetic occlusion: confidence and attribution reproducibility of deep learning models for intraoral ultrasonography
Goun Jung, Yu-Ran Heo, Kyung‐Seok Hu, Hee-Jin Kim