<title>Image-based retrospective cardiac gating for three-dimensional intravascular ultrasound imaging</title>
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) intravascular ultrasound provides valuable insight into the tissue characteristics of the coronary wall and plaque composition. However, artifacts due to cardiac motion and vessel wall pulsation limit the accuracy and variability of coronary lumen and plaque volume measurement in 3D IVUS images. ECG-gated image acquisition can overcome these artifacts but results in lengthy acquisition times. Our goal is to reconstruct a 3D IVUS image with negligible vessel pulsation artifacts, by developing an image-based retrospective gating method to track 2D IVUS images belonging to the same cardiac phase. Our approach involves selecting 2D IVUS images belonging to the same cardiac phase from an asynchronously acquired series, by tracking the changing lumen contour over the cardiac cycle. The algorithm was tested using a custom-built coronary phantom and on patient images. 3D non-gated and gated IVUS images were assembled and compared. The extent of pulsation artifacts in the 3D images was estimated by measuring the standard deviation in the shift in the position of the lumen boundary in each cross-sectional slice over the 3D IVUS image. A reduction in pulsation artifact of over 97% was observed in the 3D image assembled using our method.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».