CT Imaging of Abdominal Aortic Aneurysms: Semi-Automatic Vessel Wall Detection and Quantification of Wall Thickness
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative measurements of wall thickness in human abdominal aortic aneurysms (AAAs) may provide useful information to predict rupture risk. Our procedure for estimating wall thickness in AAAs includes medical image segmentation and wall thickness detection. Image segmentation requires identifying and segmenting the luminal and outer wall boundaries of the blood vessels and wall thickness can be calculated by using intensity histograms and neural networks. The goal of this study is to develop an image-based, semi-automated method to trace the contours of the vessel wall and measure the wall thickness of the abdominal aorta from in-vivo, contrast-enhanced, CT images. An algorithm for the lumen and inner wall segmentations, and wall thickness detection was developed and tested on 10 ruptured and 10 unruptured AAAs. Reproducibility and repeatability of the algorithm were determined by comparing manual tracings made by two observers to contours made automatically by the algorithm itself. There was a high correspondence between automatic and manual area measurements for the lumen (r = 0.96) and between users (r = 0.98). Based on statistical analyses, the algorithm tends to underestimate the lumen area when compared to both observers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».