LINEAR DIMENSIONS AND VOLUMES OF HUMAN LUNGS OBTAINED FROM CT IMAGES
Notice bibliographique
Résumé
This work provides the results of a collaboration between the Human Monitoring Laboratory (HML) and the Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM) in which CHUM provided CT lung image sets from 166 patients for the analysis of linear dimensions and lung volume. This work has shown that a large amount of data exists in the medical community that can be of value to the health physics community. The intent of this study was to determine the range of linear dimensional parameters that could be used for torso phantom development for males and females; understand and characterize the variability of linear lung dimensions for males and females; replace the brief table in ICRP 23 with more modern data for males and females; identify an empirical formula that would predict linear dimensions of human lungs from age, height and/or weight for males and females; characterize the left, right, and total lung volumes of males and females in this data set; and compare the lung volumes of males and females to published equations for determining lung volumes. It was found that linear dimensions of lungs are essentially independent of age, height, and weight, so predictive equations cannot be formulated; however, the ranges of those parameters have now been established for the population studied herein. The data presented here are more modern than the brief table that appeared in ICRP 23, and the average values could be used as future guidelines. Whole lung volumes have been determined from the voxel lung phantoms, and empirical formulae have been developed for males and females in this data set; these compare favorably with the published values in ICRP 66.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».