Validation of 3D reconstructions of a mimicked femoral artery with an ultrasound imaging robotic system
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The degree of stenosis is the most important criterion to assess peripheral arterial disease manifested by atherosclerosis mainly in lower limb arteries. Ultrasound (U.S.) imaging offers low-cost, safe, and convenient options to evaluate this disease, but most U.S. freehand approaches cannot optimally locate stenoses and map lower limb arterial geometries. A 3D-U.S. imaging robotic system that can control and standardize image acquisition by scanning typically encountered diseased arterial lower limb segments is presented and validated with phantoms. METHODS: A Z-phantom calibration procedure was used to characterize spatial transformation of the U.S. probe image plane for different clinical image acquisition settings. Moreover, the accuracy of the calibration transform to reconstruct a lower-limb-mimicking vessel geometry was evaluated with a vascular phantom. RESULTS: A 3D calibration precision of 0.47 +/- 0.27 mm was achieved. Reconstruction errors were less than 1.74 +/- 0.08 mm in all 3D vessel representations and the cross-sectional areas of each image section were close to those of gold standard phantom measures. The best reconstruction accuracy (smallest error) was 0.40 +/- 0.03 mm. CONCLUSION: Altogether, these results demonstrate the potential of the robotic scanner to adequately represent lower limb vessels for the clinical evaluation of stenoses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».