Method details

Download PDF file of article
Learning-based Automatic Detection of Severe Coronary Stenoses In CT Angiographies


Detection confusion tables

Calc. cat.QCA (per segment)CTA (per lesion)
 TPFPFNTP+FPTP+FNTPFPFNTP+FPTP+FN
All  16  126  12  142  28  26  200  21  226  47 
The results of this method are based on the following centerlines: Rcadia team auto.

Detection (QCA per segment / CTA per lesion)

Calc. cat.QCA
Sens.
QCA
P.P.V.
CTA
Sens.
CTA
P.P.V.
Avg. rank
 %rank%rank%rank%rank 
0 (0 - 0.1)  40.0  8.0  8.7  12.0  42.9  7.0  8.1  13.0  10.0 
1 (0.1 - 10)  100.0  1.0  5.6  14.0  80.0  4.0  14.8  12.0  7.8 
2 (11 - 100)  57.1  8.0  10.5  15.0  45.5  11.0  9.1  13.0  11.8 
3 (101 - 400)  60.0  8.0  12.0  17.0  57.9  4.0  12.8  14.0  10.8 
4 (400+)  60.0  4.0  23.1  11.0  60.0  6.0  14.3  14.0  8.8 
All  57.1  7.0  11.3  17.0  55.3  5.0  11.5  14.0  10.8 
For ranking  57.1  7.0  11.3  17.0  55.3  5.0  11.5  14.0  10.8 
These results are based on 30 datasets and 19 submissions.