Expert Validation of CT-Based Machine Learning Model for Segmentation and Quantification of Deltoid Muscles for Shoulder Arthroplasty
Rattachement africain : us, br. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The deltoid muscles play a crucial role in maintaining balanced arm function and enabling abduction following shoulder arthroplasty. Currently, pre-operative assessments of deltoid integrity rely primarily on visual inspection of medical images and subjective ratings. A recent work has shown accuracy of machine learning based pipeline to correctly segment and quantify characteristics of deltoid muscle in shoulder CT scans. In this paper, with the inputs from medical experts, we evaluated clinical acceptance and non-inferiority of the ML-based segmentations compared to the corrections provided by expert surgeons. The non-inferiority of the ML model was assessed by comparing model-generated masks to surgeons’ and inter-surgeon variations in metrics such as volume and fatty infiltration percentage. Expert validation showed 97% of masks to be clinically acceptable, with only 6% of ML generated masks requiring any major corrections. The median error in the volume and fatty infiltration measurements was <1% between the ML-generated masks and the masks corrected by surgeons. The non-inferiority analysis demonstrated no significant difference between the generated masks to surgeons’ and inter-surgeon variations (p<0.05).
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Expert Validation of CT-Based Machine Learning Model for Segmentation and Quantification of Deltoid Muscles for Shoulder Arthroplasty
- Date Crossref
- 05/01/2026
- Éditeur
- EasyChair
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Exactech (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Jacksonville College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mayo Clinic in Florida pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Michigan pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Michigan Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Centro Universitário de Jaraguá do Sul pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Inc. Gainesville Exactech pays non établi dans la noticeEntreprise
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Blue-Ortho pays non établi dans la noticeInstitution
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R. José Emmendoerfer pays non établi dans la noticeInstitution
Exactech (United States), Jacksonville College et Mayo Clinic in Florida, avec 6 autres affiliations.
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