The wall-filter selection curve method for objective tuning of power Doppler clutter filter cutoff velocity.
Notice bibliographique
Résumé
High-frequency power Doppler ultrasound is commonly used to assess vascularity in small-animal cancer models, but quantitative images can be difficult to obtain in the presence of clutter artifacts. To improve vascular quantification, the color pixel density (CPD) in a region of interest can be plotted as a function of wall-filter cutoff velocity to produce the wall-filter selection curve. A mathematical model based on receiver operating characteristic statistics was developed to guide the interpretation of wall-filter selection curves. Mathematical predictions were tested using a VisualSonics Vevo 770 system with a 30-MHz transducer and a flow phantom containing four 200–300-μm-diameter vessels. The phantom mimicked vessel configurations observed in micro-CT images of a transgenic mouse prostate cancer model. Selection curves characteristically include a plateau whose CPD may correspond to either the total vascular volume fraction or to the volume fraction of a subset of vessels in the region. The flow-phantom data indicate that the plateau provides a reliable estimate of total vascularity if the plateau begins at a cutoff velocity <2 mm/s and is longer than 0.5 mm/s. The wall-filter selection curve may enable adaptation of scanner settings to changing flow conditions as a tumor progresses during a longitudinal study.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».