Automatic and visual reproducibility of perfusion and function measures for myocardial perfusion SPECT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We define the repeatability coefficients (RC) of key quantitative and visual perfusion and function parameters that can be derived by the QGS/QPS automated software and by expert visual observer from gated myocardial perfusion SPECT (MPS) scans. METHODS: Standard QGS/QPS algorithms have been applied to derive quantitative perfusion and function parameters in 200 99mTc-tetrofosmin rest/stress MPS scans, obtained in 100 consecutive patients who underwent 2 separate gated rest/stress scans on the same camera. Variables included stress, rest, and ischemic total perfusion deficit (TPD), ejection fraction, motion, and thickening. Visual perfusion/motion scores were derived by an expert reader using randomized scan order and normalized to % myocardium. RESULTS: Quantitative and visual parameters were highly reproducible with smaller RC for some quantitative measures as compared to visual measures (P < .0001). RC for quantitative measures were 3.3% for stress TPD, 1.8% for rest TPD, and 3.2% for ischemic TPD and for visual scoring 4.8% for stress, 3.8% for rest, and 4.3% for ischemic (P ≤ .002). The results in each vessel territory showed that in the right coronary artery (RCA) territory the quantitative approach had improved reproducibility as compared to visual reading. Visual thickening scoring was more reproducible than motion scoring (P < .0001). CONCLUSIONS: This study demonstrates that standard perfusion and function parameters derived from MPS by visual or quantitative analysis are highly reproducible with some advantages to the quantitative approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».