Computed Tomographic Imaging of the Airways in COPD and Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography (CT) is the modality of choice for imaging the airways. Volumetric data sets with isotropic spatial resolution based on multidetector thin-section CT with overlapping reconstruction should be used. Chronic obstructive pulmonary disease and asthma are the 2 most common disease entities that are defined by airflow obstruction. The morphologic correlates of airway changes are dilation of the lumen, thickening of the wall, visibility of small airways due to mucus or edema, air trapping, hypoxic vasoconstriction, and collapsibility. To assess air trapping, additional expiratory low-dose scans are recommended. In clinical routine, these findings are visually assessed and should be routinely reported. However, the interobserver variability is high, and there is a clear need for objective software-based measurements. The development of such tools is challenging, and they are just becoming available on a broader scale. Novel techniques based on dual-energy CT aim to measure iodine distribution maps to assess pulmonary perfusion as well as the distribution of inhaled xenon gas to assess the distribution and time course of pulmonary ventilation. However, these techniques are still being investigated in clinical studies. This review will provide an overview of CT for the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease and asthma, its role in phenotyping these diseases, and the measurement of disease severity and functional compromise.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».