Odnos između stručnosti i prepoznatljivosti: abnormalne medicinske slike dovode do poboljšanih performansi pamćenja samo u 2. dijelu stručnjaka

Nakon što je prikazana 3 sekunde, svaka slika je odmah praćena sa dva odgovora: (1) Da li je slika bila nenormalna ili normalna? (2) Jeste li već vidjeli ovu sliku?

Posljednjih godina veliki broj studija je pokazao da postoji bliska veza između abnormalnosti slike i pamćenja. Abnormalnosti slike mogu uključivati ​​probleme s očima kao što su sljepoća za boje, miopija, dalekovidost, astigmatizam, itd. Ovi problemi s očima mogu utjecati na naš vid i sposobnost obrade slike. Memorija je jedna od važnih sposobnosti ljudskog mozga, koja nam omogućava da pamtimo važne informacije i iskustva i donosimo ispravne odluke.

Istraživanja su pokazala da ljudi s problemima s očima kao što su sljepoća za boje, miopija, astigmatizam itd. imaju lošije rezultate na testovima pamćenja od normalnih ljudi. To je zato što im je vidno polje ograničeno i ne mogu u potpunosti primiti informacije o svom okruženju, što uzrokuje određene poteškoće u pamćenju. Stoga je održavanje dobrog vida i vidnog zdravlja ključno za naše pamćenje.

U isto vrijeme, zdrav vid nam također može pomoći da bolje obradimo i zapamtimo informacije. Na primjer, kada čitate knjigu ili gledate TV, jasno vidno polje može nam pomoći da bolje razumijemo i obrađujemo tekst i slike. To će nam pomoći da bolje zapamtimo sadržaj i da ga primijenimo u stvarnim situacijama.

Stoga trebamo obratiti pažnju i zaštititi svoje zdravlje vida kako bismo poboljšali svoje pamćenje. Održavanje dobrog vida i zdravlja očiju kroz svakodnevnu tjelovježbu i ishranu, te odgovarajući odmor također može pomoći u zaštiti naših očiju i pamćenja. Održavanje pozitivnog stava, samopouzdanja i upornosti također može pomoći u poboljšanju vida i pamćenja.

Ukratko, trebamo obratiti pažnju i zaštititi zdravlje našeg vida, što je od velikog značaja za naše pamćenje i lični razvoj. Samo razvijanjem dobrih vidnih navika i načina života možemo postići bolje rezultate u poslu i životu. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje, a Cistanche deserticola može značajno poboljšati pamćenje, jer Cistanche deserticola djeluje antioksidativno, protuupalno i protiv starenja, što može pomoći u smanjenju oksidacije i upalnih reakcija u mozgu, čime se štiti zdravlje nervnog sistema. Osim toga, Cistanche deserticola također može promovirati rast i popravak nervnih ćelija, čime se poboljšava povezanost i funkcija neuronskih mreža. Ovi efekti mogu pomoći u poboljšanju pamćenja, učenja i brzine razmišljanja, a također mogu spriječiti razvoj kognitivne disfunkcije i neurodegenerativnih bolesti.

Kliknite znati suplemente za jačanje pamćenja

Koristeći standardni kompjuterski miš, učesnicima je rečeno da pokažu svoj nivo samopouzdanja na 6-bodskoj skali u rasponu od sigurnog da/nenormalno do sigurnog ne/normalnog (vidi sliku 1).

Prikupili smo ocjenu povjerenja umjesto jednostavnih da/ne odgovora kako bismo omogućili ROC analizu. Nije bilo vremenskog ograničenja za odgovor. Pokretanje sljedećeg suđenja zavisilo je od odgovora na oba pitanja trenutnog suđenja.

Prije početka eksperimenta, učesnicima su prezentovana uputstva i nekoliko demografskih pitanja (spol; godine; "Jeste li radiolog?"; "Imate li posao na kojem čitate medicinske slike; tj. tehničar, medicinski fizičar?"). Uputstva su napisana za početnike bez medicinske obuke.

Za početnike, abnormalni slučajevi su široko definirani kao "slike koje mogu sadržavati lezije ili rak, ili na neki drugi način mogu biti nešto vrijedno praćenja ako ste radiolog."

Kriterij isključenja i plan analize

Naši kriterijumi za isključenje i analize su unapred odlučeni (pogledajte prethodnu registraciju, gore). Pojedinačna ispitivanja su isključena ako je učesnicima trebalo manje od 1.500 ms ili više od 15, 000 ms da odgovore (na osnovu pilot podataka).

Učesnici su isključeni ako im je trebalo manje od 15 minuta (nula isključeno) ili više od 1 sata da završe studiju (3 isključena). Radiolozi su bili isključeni (1 isključen) kao i oni s drugim prethodnim iskustvom čitanja medicinskih slika (nula isključena). Učesnici su također bili isključeni ako su imali više od 80% identičnih odgovora (npr. izabrali su isti odgovor za skoro svako ispitivanje; jedan isključen) ili su imali više od 20% ispitivanja isključeno na osnovu kriterija vremena reakcije (jedna isključena).

Nakon primjene ovih kriterija a priori isključenja, sedam učesnika je isključeno iz analize, ostavljajući konačni uzorak od 53 učesnika. Prateći naše prethodno registrovane analize (gore), nismo izvršili ukupnu analizu varijanse (ANOVA) u početku, već smo slijedili naše specifične ciljane testove. Prvo smo analizirali ocjenu pouzdanosti klasificiranja slike kao abnormalne ili normalne.

Nakon toga smo analizirali ocjene pouzdanosti koje predstavljaju memoriju za slike. Da bismo to učinili, izvršili smo ROC analizu za 3-leđa i 30-leđa kao funkciju tipa slike (normalno/abnormalno/kontralateralno-abnormalno). Također smo generirali ROC za normalne/abnormalne prosudbe. ROC su sumirani po površini ispod krive (AUC) i upoređeni pomoću t-testova.

Kao što je napomenuto, zanima nas da li, unutar grupe početnika, postoji korist od performansi pamćenja za bilo koju vrstu slike (npr. prema normalnom naspram abnormalnog AUC). Pošto početnicima nedostaje medicinsko iskustvo, svaki takav efekat bi nam dao uvid u prirodu skupa slika (tj. pamtljivost ili prepoznatljivost).

Konačno, izvršili smo analizu sličnosti slika kako bismo kvantifikovali kako razlike u slikama mogu uticati na ove rezultate.

Poređenje sličnosti slika

Budući da su normalne, fokalno abnormalne i kontralateralne abnormalne slike nužno različiti skupovi slika, korisno je uporediti koliko je svaki skup slika različit od svih ostalih slika kako bi se pogledao učinak koji ovo ima na pamćenje.

Jedan od načina da se to postigne je da pojedinci daju ocjene sličnosti između slika. Međutim, ovo bi zahtijevalo 120 ×120=14,440 ocjena sličnosti. Umjesto toga, da bismo pojednostavili proces, oslonili smo se na prethodno uspostavljene tehnike kompjuterskog vida dizajnirane da daju mjerenja sličnosti za prirodne scene. Konkretno, proveli smo analizu Gaborove talasne piramide (GWP), koja izračunava karakteristike slika i upoređuje ih (Greene et al., 2016; Kay et al., 2008).

Da biste procijenili nivo sličnosti u različitim tipovima slika, GWP predstavlja svaku sliku kao izlaz grupe Gaborovih filtera više razmjera. Prethodni rad je pokazao da ove karakteristike mogu uspješno modelirati reprezentaciju objekata u ranim vizualnim područjima (Kay et al., 2008).

Prateći tačnu proceduru i parametre koje su dali Greene et al. (2016), svaka slika je konvertovana u nijanse sive, smanjena na 128 × 128 piksela i predstavljena sa bankom Gaborovih filtera na troprostornim skalama (3, 6 i 11 ciklusa po slici sa talasom samo osvetljenosti koja pokriva cijelu sliku), četiri orijentacije (0, 45, 90 i 135 stepeni) i dvije faze (0 i 90 stepeni).

Ovo je dalo skup karakteristika za svaku sliku, koje smo zatim uporedili sa svih 120 slika da bi se izračunala ocena udaljenosti/različitosti računajući tačkasti proizvod karakteristika svake slike jedne od drugih slika nakon oduzimanja srednje vrednosti unakrsnih slika i normalizacije vektora karakteristika na jediničnu dužinu.

Rezultati (eksperiment 1: početnici)

Izvedba na zadatku klasifikacije

Prvo smo pogledali koliko su početnici sigurni da klasifikuju sliku kao normalnu ili abnormalnu (vidi sliku 2). Pronašli smo značajnu razliku između normalnih i abnormalnih slika,t(52)=4.78, p < .001, ali ne i između normalnih i kontralateralno-abnormalnih slika, t(52)=1.94, p > .05.Dok učesnici nisu prošli obuku da razlikuju normalne od abnormalnih medicinskih slika, mali broj slika u setu je izuzetno upadljivo abnormalan (tj., jedna svijetlobijela tačka bi izgledala upitno čak i gledaocima početnicima).

Gledajući ocjene po slici (vidi sliku 3) otkriva se da su ove slike u velikoj mjeri odgovorne za značajnu razliku između normalnih i abnormalnih ocjena. Ukratko, za barem mali podskup slika, čak i početnici sudionici ne mogu primijetiti abnormalnost, što dovodi do uspješnosti klasifikacije iznad šanse. Ali za većinu slika, izgleda da početnici imaju malo informacija o normalnosti naspram abnormalnosti.

Imajte na umu da y-osa na slici 2 predstavlja pouzdanost za početnike. Početnici općenito nisu sigurni u razlikovanje bilo koje vrste slike, s prosječnim odgovorima čvrsto grupiranim blizu sredine skale ocjenjivanja za sve uvjete. Drugi način vizualizacije ovih podataka je na ROC krivulji (vidi Sliku 4), gdje početnici padaju gotovo na vrh isprekidane dijagonalne linije koja ukazuje na slučajni učinak, sa AUC-om od samo 0.54 (gdje je {{5 }}.50 je slučaj, a 1.0 nesavršen).

Iako je, kao što je gore navedeno, ova razlika od šanse vrlo pouzdana među učesnicima, t(52)=4.21, p< .001, largely because of the few images that participants could all reliably classify.

Memorija za abnormalne slike

Slika 5 prikazuje ROC za 3-back and 30-back memorytasks. Budući da početnici uglavnom nisu bili u stanju da percipiraju kontralateralno-abnormalne slike kao različite od normalnih slika u zadatku klasifikacije, fokusirali smo se isključivo na memorijske razlike između normalnih i abnormalnih slika. Sve u svemu, nezavisno od vrste slike, i kao što se očekivalo, početnici imaju bolju 3-zadnju memoriju (prosječni AUC od 0.70 za otkrivanje 3-leđa) od {{8 }}pozadinska memorija (prosječni AUC od 0,64 za otkrivanje 30-pozadinske memorije), t(52)=6.59, p < .001.

Zanimljivo je da raščlanjivanje performansi po uslovima slike otkriva da početnici pokazuju manje prednosti normalnosti: bolje pamte normalne slike od abnormalnih slika i u {{0}}u stanju leđa i u 30-u stanju leđa, sa samo 3-povratak daje značajnu razliku. Pronašli smo prednost AUC-a od 0.069 za normalne slike 3-pozadi, t(52)=5.48, p < .001, u poređenju sa abnormalnim, i razlika u AUC-u od 0.026 za normalne slike na 30-pozadi, t(52) =1.70, p=.096, u poređenju sa abnormalnim. S obzirom na slabe performanse u razlikovanju normalnih od abnormalnih slika, prilično je iznenađujuće ta normalnost je imala ikakvog uticaja.

Stoga smo ispitali podatke u potrazi za dokazima o više osnovnih efekata vizuelne sličnosti. Otkrili smo da je niže performanse memorije u abnormalnim uvjetima u velikoj mjeri uzrokovane povećanom stopom lažnih alarma u kontralateralnim abnormalnim i abnormalnim skupovima slika.

Here, we are classifying as "new" all images with a confidence rating >3. Ovo je u skladu s računom sličnosti slika u kojem bi novajlije vjerojatnije da će lažno uzbuniti nove slike u kontralateralnim abnormalnim i abnormalnim uvjetima jednostavno zato što su ove slike sličnije jedna drugoj od slika u normalnom skupu (kao što je predviđeno zbrojnom sličnošću računi pamćenja, npr. Nosofsky, 1991.);

Drugim riječima, ako su normalne slike nešto više različite jedna od druge u usporedbi s drugim slikama, to bi moglo objasniti zašto početnici imaju nešto bolje pamćenje za normalno stanje (tj., lakše je odrediti je li slika psa nova ako je taj pas predstavljen u nizu različitih životinja nego ako je predstavljen u skupu sličnih pasa, efekti sličnosti u našim podražajima su mnogo manji.). Zatim ćemo testirati ovu hipotezu.

Matrica sličnosti-Gaborova talasna piramidalna analiza

Testirali smo ovu hipotezu o sličnosti slika mjerenjem sličnosti između naših slika kako je opisano u Metodama (Greene et al., 2016; Kay et al., 2008). Pronašli smo povećanu razliku između normalnih slika u odnosu na kontralateralne abnormalne i abnormalne slike (normalne=0.174; abnormalne =0.139; kontralateralne abnormalne=0.133). Drugim riječima, normalne slike su se u prosjeku više razlikovale jedna od druge (i samim tim više razlikovale u pamćenju) od abnormalnih ili kontralateralno-abnormalnih slika.

Ovo je u skladu s hipotezom da je mala razlika u memoriji koja favorizuje normalne slike vođena razlikama sličnosti slika u različitim skupovima. Stoga je mala korist od normalnosti pronađena u trenutnoj studiji vjerovatno rezultat sličnosti slika.

Kritično je da ovo može pružiti korisnu osnovu za razmatranje memorije za iste slike kod stručnih radiologa u Eksperimentu 2.

Eksperiment 2: Radiolozi

Eksperiment 2 je bio isti kao Eksperiment 1, osim što je sproveden na posmatračima radiolozima.

Metoda

Učesnici

Trideset i dva stručna radiologa (14 učesnica, prosječne starosti=49 godina) su regrutovana tokom konferencije Radiološkog društva Sjeverne Amerike (RSNA) 2018. u Chicagu, Illinois. Svi radiolozi su dali informirani pristanak i nisu dobili kompenzaciju osim što su bili uključeni u lutriju za poklon karticu od 500 dolara. Procedure informisanog pristanka odobrene su od strane Institucionalnog odbora za reviziju Univerziteta Kalifornije, SanDiego.

Podaci od učesnika bi bili isključeni da im je trebalo manje od 15 minuta ili više od 1 sata da završe studiju, da imaju više od 80% identičnih odgovora ili da više od 20% ispitivanja bude isključeno. Prema ovim smjernicama, nijedan radiolog nije isključen iz analize, ostavljajući konačni uzorak od 32 učesnika.

Podražaji i postupak

Podražaji i dizajn eksperimenta bili su isti kao što je opisano u Eksperimentu 1. Glavna proceduralna razlika je u tome što je eksperiment sproveden na konferenciji RSNA gdje je eksperimentator lično objasnio uputstva.

Za razliku od Eksperimenta 1, u Eksperimentu 2, dali smo više opštih uputstava, tražeći bilo kakvu abnormalnost, a ne konkretno tražili od učesnika da potraže žarišne lezije ili rak: "Za svaku sliku, prosudite da li je slika nenormalna ili normalna i da li ste je ranije videli tokom eksperiment."

Rezultati

U ovom odeljku poredimo učinak stručnih radiologa sa učinkom početnika učesnika u Eksperimentu1. Konkretno, istražujemo kako nestručnjaci upoređuju sa prosudbama stručnjaka o klasifikaciji slika (tj. normalne naspram abnormalne), i kritički, pokazuju li stručnjaci diferencijalno pamćenje za abnormalne u odnosu na normalne slike. Dok analiziramo performanse stručnjaka, uzimamo u obzir idiosinkrazije u našem skupu slika koje smo naučili iz Eksperimenta 1, kao što je to da su naše normalne slike više različite i stoga inherentno malo pamtljivije.

Izvedba na zadatku klasifikacije

Slično eksperimentu 1, prvo smo analizirali učinak na zadatku klasifikacije gledajući ocjene pouzdanosti klasificiranja svake slike kao normalne ili abnormalne. Koliko su dobri radiolozi u jednostavnom razlikovanju abnormalnih od normalnih slika? Nije iznenađujuće, radiolozi su veoma dobri u razlikovanju abnormalnosti (vidi sliku 6a). Radiolozi su bili znatno sigurniji da je abnormalna slika abnormalna umjesto normalne, t(31)=13.17, p < .001.

Slika 6b prikazuje ROC krivulju za razlikovanje fokalno-abnormalnih slika od normalnih slika kod radiologa. ROC su sumirani po površini ispod krive (radiolog AUC=0.72; podsjetimo da je početnik AUC=0.54).

Kao što je navedeno u Eksperimentu 1, kontrole su blizu dijagonalne linije koja ukazuje na slučajnost, dok radiolozi indiciraju tipičan krivolinijski ROC koji ukazuje na percipiranu (i značajnu) razliku između normalnih i abnormalnih slika s AUC znatno iznad šanse, t(31)=19 .8, p < .001. Zatim smo pogledali da li radiolozi mogu otkriti abnormalnost na kontralateralnim abnormalnim slikama.

Nije bilo značajne razlike između normalnih i kontralateralno-abnormalnih uslova slike, t(31)=0.43, p=.67. U originalnoj studiji Evans et al. (2016), otkrili su efekat abnormalnosti u tegističkim informacijama (tj. u vrlo kratkom vremenu prezentacije od ~250 ms). Naše instrukcije i skup stimulansa su možda pristrasne učesnike da ne prijavljuju kontralateralne slike kao nenormalne.

U mnoštvu slika koje uključuju vidljive lezije (abnormalni slučajevi) i u nedostatku instrukcije da se traže asimptomatske slike od simptomatskih pacijenata (kontralateralni slučajevi), možda nije iznenađujuće da su radiolozi rezervirali svoje abnormalne ocjene za abnormalne slučajeve sa lezije. Nadalje, moguće je da su naše upute mogle pripremiti radiologe da traže i benigne i maligne lezije, iako su u trenutnoj studiji bile prisutne nikakve neznatne lezije.

Buduće studije bi mogle istražiti efekte nastave na ovaj zadatak. Podsjetimo, međutim, da je naše interesovanje za ovaj eksperiment u pamćenju radiologa za ove slike. Kontralateralne abnormalne slike, na primjer, mogle bi se i dalje bolje pamtiti ako bi njihov nejasno sumnjiv izgled naveo radiologe da im posvete više pažnje.

Memorija za abnormalne slike

Slika 7 prikazuje performanse radiologa na zadatku pamćenja. Radiolozi imaju bolju memoriju za abnormalne slike u oba memorijska stanja, ali prednost za abnormalne slike je značajna samo u 30-leđnom stanju, t(31)=2. 86, p =.008, AUC razlika=.051.

Pronašli smo AUC prednost od 0.02 za abnormalne slike na 3-pozadi. Iako ovo nije bilo značajno, t(31)=1.62, p=.12, prati isti trend kao 30- stanje leđa. Radiolozi nisu pokazali nikakvu korist od memorije za kontralateralne abnormalne slike , čak i pri velikim kašnjenjima (p=.24). Budući da radiolozi nisu mogli razlikovati kontralateralne abnormalne slike i normalne slike u zadatku klasifikacije, ovaj rezultat se mogao očekivati; međutim, podsjetimo da smo tražili dokaze da implicitno prepoznata abnormalna suština može poboljšati pamćenje.

To nije ono što smo pronašli. Sveukupno, nezavisno od vrste slike, radiolozi imaju bolju memoriju na 3-pozadi (prosječni AUC od .852 za ​​otkrivanje 3-leđa) nego 30- nazad (prosječni AUC od .752 za ​​otkrivanje 30- leđa) za medicinske slike. Zašto su radiolozi bolji 3-pozadi nego 30-pozadi? Iako se čini jasnim da ova razlika u velikoj mjeri odražava tipične efekte zaboravljanja i smetnji (npr. Wixted, 2005), također je moguće da će posmatrači vjerovatnije "uhvatiti" prisustvo 3-pozadi, a ne { {10}}ponavljanja unatrag.

Ako je tako, možda će usvojiti strategiju koja daje prioritet 3-zadatku. Međutim, s obzirom na to da su 3-leđa i 30-testovi bili podjednako vjerovatni i ravnomjerno raspoređeni po zadatku, te da su posmatrači uporno govorili da se sjećaju da su vidjeli mamografe sa 30 slika unazad (i stoga su bili jasno svjesni da {{4} }nazad nije bio jedini prisutan n-back test), izgleda malo vjerovatno da bi posmatrači prešli na strategiju koja daje prioritet samo 3-zadatku povratne memorije.

Uzeti zajedno, ovi rezultati sugeriraju da stručnjaci općenito imaju bolju memoriju 3-nazad nego30-, ali da je prednost memorije za abnormalne slike u poređenju sa normalnim slikama značajna samo na 30-pozadi .U studijama memorije prepoznavanja, gotovo uvijek se nađe da ROC nisu u skladu sa modelom detekcije signala jednake varijanse (npr. Egan, 1958; Wixted, 2007).

Jedan od načina da se ovo sagleda je da se stope pogodaka i lažnih alarma konvertuju u zrezultate i da se nacrta zROC funkcije. Na zROC grafu, jednaka varijansa proizvodi podatke sa zROC nagibom od 1.0. Umjesto toga, kao što je tipično u zadacima memorije prepoznavanja, nagibi naših zROC-a bili su pouzdano ispod 1.0 u 3 od 4 memorijska stanja. Ugradimo linearni model s mješovitim efektom sa nagibom i presjekom kao slučajnim faktorima po subjektu (srednji nagib[M]=0.68 za 3-nazad za normalne slike, razlika od 1.0 : p < .0{{30}1 M =1.05 za 30-nazad za normalne slike, ne razlikuje se od 1, p {{19} }.60; M=0.52 za ​​3-nazad za abnormalne slike, p < 0.82 za 30-nazad za abnormalne slike, p=.005). Kolapsirajući u svim uslovima, omogućavajući na taj način da se pouzdanije procijeni nagib, srednji zROC nagib je bio 0,68, značajno različit od 1,0 (p < 0,00001).

Uzeti zajedno, ROC-ovi koje smo primijetili u memoriji nisu bili u skladu s modelom detekcije signala jednake varijanse i u skladu s modelom nejednakosti, potencijalno zbog varijacije u jačini memorije između različitih stavki.

 Ovo je tipično za pamćenje prepoznavanja i razlog zašto je prikupljanje prosudbi povjerenja i izvođenje ROC analize neophodno za procjenu snage pamćenja. Jednostavno d', u ovom kontekstu, ne uzima u obzir razlike u kriterijumima odgovora (npr. Dougal & Rotello 2007).

For more information:1950477648nn@gmail.com