Manual and semi-automatic registration vs retrospective ECG gating for correction of cardiac motion
Notice bibliographique
Résumé
A manual and a semi-automatic image registration method were compared with retrospective ECG (rECG) gating to correct for cardiac motion in myocardial perfusion (MBF) measurement. 5 beagles were used in 11 experiments. For each experiment a 30 s cine CT scan of the heart was acquired after contrast injection. For the manual method, a reference end-diastole (ED) image was selected from the first cardiac cycle. ED images in subsequent cardiac cycles were manually selected to match the shape of the reference ED image. For each cardiac cycle in the semi-automatic method, the image with the maximum area and the most similar shape to the selected image of the previous cardiac cycle was chosen as ED image. MBFs were calculated from the images registered by the three methods and compared. The averages of the difference of MBFmanual and MBFsemi-auto and MBFrECG in the lateral free wall of LV were 3.6 and 3.4 ml/min/100g respectively. The corresponding standard deviations from the mean were 9.1 and 28.3 ml/min/100g respectively. We concluded from these preliminary results that image registration methods were better than rECG gating for correcting heart, which should facilitate more precise measurement of MBF.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».