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Enregistrement W1965402070 · doi:10.1118/1.3171692

Multimodality vascular imaging phantoms: A new material for the fabrication of realistic 3D vessel geometries

2009· article· en· W1965402070 sur OpenAlexafffund
Louise Allard, Gilles Soulez, Boris Chayer, François Treyve, Zhao Qin, Guy Cloutier

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBracco Diagnostics
Mots-clésImaging phantomDigital subtraction angiographyMaterials scienceBiomedical engineeringAngiographyMagnetic resonance angiographyFiducial markerMagnetic resonance imagingRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multimodality vascular flow phantoms provide a way of testing the geometric accuracy of clinical scanners and optimizing acquisition protocols with easy reproducibility of experimental conditions. This article presents a stereolithography method combined with a lost-material casting technique that eliminates metal residues of cerrolow (a low temperature melting point metallic alloy) left within irregular vessel lumens after casting. These residues potentially cause image artifacts especially in magnetic resonance angiography or flow disturbance. Geometrical accuracies of constructed lumens with isomalt, the proposed material, ranged from 3.3% to 5.7% for vessel diameters of 1.8-7.9 mm, which are comparable to those of lumens constructed with cerrolow that had better accuracies varying from 1.1% to 4.1% (p<0.02). Examples of geometries mimicking diseased arteries such as an aorta with stenosed renal arteries and an iliac artery with multiple stenoses are presented. This sugar-based isomalt material, combined with phantom designs having fiducial markers visible in digital subtraction angiography, computed tomography angiography, magnetic resonance angiography, and ultrasound [Med. Phys. 31, 1424-1433 (2004)], makes easier the fabrication of complex realistic and accurate replicas of pathological vessels with lumen irregularities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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