Improved Detection of Microbubble Signals Using Power M-Mode Doppler
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Background- Power motion-mode transcranial Doppler (TCD) (PMD) is a new, multigated technique that may simplify and enhance detection of embolus. We developed criteria for emboli detection using PMD. Then, we performed a blinded comparison of transcranial PMD with single-gate spectral TCD in TCD bubble study patients. METHODS: Patients with right-to-left shunt as detected with standard TCD were selected for this study. The international emboli criteria for spectral TCD were used. We defined novel PMD criteria for detecting emboli signature on PMD as follows: (1) signature at least 3 dB higher than the highest spontaneous PMD display of background blood flow; (2) embolic signature reflects motion in one direction at a minimum spatial extent of 7.5 mm and temporal extent of 30 ms; (3) embolus must traverse a prespecified depth. Each study was blindly assessed for microbubble signals (MBS) count on either modality. RESULTS: Thirty-six patients were included in the study. Mean age was 44.4 (SD 14.4), 50% were male, and median time from stroke onset to TCD bubble test was 12 days. Median MBS count in middle cerebral arteries (MCA) was 4 on both modalities. Spectral TCD MBS counts were highly correlated (rho=0.97) with PMD MBS counts in MCA and similarly in anterior cerebral arteries (ACA) (rho=0.79). When PMD microbubble counts in the ACA and MCA were summed, a clear 2-fold difference emerged between 2 modalities (P<0.001). CONCLUSIONS: When compared with spectral TCD, PMD detects more MBS with higher counts by identifying ACA as well as MCA emboli. Pitfalls of overcounting emboli with PMD can be avoided by following such criteria.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».