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Enregistrement W1969329699 · doi:10.1117/12.878000

Detection of inflating balloon in optical coherence tomography images of a porcine artery in a beating heart experiment

2011· article· en· W1969329699 sur OpenAlexafffund
Hamed Azarnoush, Sébastien Vergnole, Mark Hewko, Benoît Boulet, Guy Lamouche

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenomic Health
Mots-clésBalloonAngioplastyMedicineOptical coherence tomographyArteryRadiologyBiomedical engineeringCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suboptimal results of angioplasty procedures have been correlated to arterial damage during balloon inflation. We propose to monitor balloon inflation during the angioplasty procedure by detecting the balloon contours with intravascular optical coherence tomography (IVOCT). This will shed more light on the interaction between the balloon and the artery and to assess the artery's mechanical response. An automatic edge detection algorithm is applied for detection of the outer surface of an inflating balloon in a porcine artery in a beating heart experiment. A compliant balloon is inflated to deform the artery. IVOCT monitoring of balloon inflation is performed at a rate of 30 frames per second. During inflation, the balloon engages the arterial wall. Therefore, the characterization of the diameter of the inflated balloon leads to a characterization of the luminal diameter of the vessel. This provides precise information about the artery response to a simulated angioplasty procedure, information currently not provided by any other existing technique. In the current experiment, balloon inflation characterization is based on 356 IVOCT frames during which the estimated balloon diameter increases approximately from 1.8 mm to 2.9 mm.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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