Protocol for measurement of liver fat by computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
To develop a protocol for measurement of liver fat using computed tomography (CT), we conducted a preliminary study with 118 men and 76 women to determine a readily identifiable vertebral landmark at which the CT image displayed both liver and spleen. Analysis of five landmarks revealed that the CT image obtained at the T12-L1 level simultaneously displayed the liver and spleen in 90% of the men and women. The T12-L1 protocol was cross-validated on a sample of 130 men and 113 women. In this sample, we also assessed the regional characteristics of liver and spleen tissue attenuation at the T12-L1 level by subdividing each image into quartiles from anterior to posterior, each of which were further divided into medial and lateral regions. A similar analysis was performed on images located 12 mm above and below T12-L1. The T12-L1 image displayed both liver and spleen in 92% (403 of 437) of the combined study sample. There was a significant (P<0.005) stepwise increase in attenuation values [Hounsfield units (HU)] from the inferior to superior image. Although some significant (P<0.05) differences were observed between the eight regions by comparison to the whole liver or spleen, the average magnitude of the difference was <2.0 HU for liver and <3.5 HU for spleen. Acquisition of a single CT image at the T12-L1 level is a practical and reliable method for routine measurement of liver fat in research and clinical settings.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,026 |
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 ».