Quantification of LV function and mass by cardiovascular magnetic resonance: multi-center variability and consensus contours
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High reproducibility of LV mass and volume measurement from cine cardiovascular magnetic resonance (CMR) has been shown within single centers. However, the extent to which contours may vary from center to center, due to different training protocols, is unknown. We aimed to quantify sources of variation between many centers, and provide a multi-center consensus ground truth dataset for benchmarking automated processing tools and facilitating training for new readers in CMR analysis. METHODS: Seven independent expert readers, representing seven experienced CMR core laboratories, analyzed fifteen cine CMR data sets in accordance with their standard operating protocols and SCMR guidelines. Consensus contours were generated for each image according to a statistical optimization scheme that maximized contour placement agreement between readers. RESULTS: Reader-consensus agreement was better than inter-reader agreement (end-diastolic volume 14.7 ml vs 15.2-28.4 ml; end-systolic volume 13.2 ml vs 14.0-21.5 ml; LV mass 17.5 g vs 20.2-34.5 g; ejection fraction 4.2 % vs 4.6-7.5 %). Compared with consensus contours, readers were very consistent (small variability across cases within each reader), but bias varied between readers due to differences in contouring protocols at each center. Although larger contour differences were found at the apex and base, the main effect on volume was due to small but consistent differences in the position of the contours in all regions of the LV. CONCLUSIONS: A multi-center consensus dataset was established for the purposes of benchmarking and training. Achieving consensus on contour drawing protocol between centers before analysis, or bias correction after analysis, is required when collating multi-center results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».