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Enregistrement W2012711408 · doi:10.1089/tmj.2005.11.130

Acquisition and Evaluation of Radiography Images by Digital Camera

2005· article· en· W2012711408 sur OpenAlexfundno aff
Stephen Cone, Laura R. Carucci, Jinxing Yu, Azhar Rafiq, Charles R. Doarn, Ronald C. Merrell

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacsVirginia Commonwealth University
Mots-clésTeleradiologyMedical diagnosisFile Transfer ProtocolComputer scienceRadiographyComputer visionArtificial intelligenceImage qualityThe InternetDigital cameraModalitiesMedical physicsMedicineTelemedicineRadiologyImage (mathematics)World Wide WebHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine applicability of low-cost digital imaging for different radiographic modalities used in consultations from remote areas of the Ecuadorian rainforest with limited resources, both medical and financial. Low-cost digital imaging, consisting of hand-held digital cameras, was used for image capture at a remote location. Diagnostic radiographic images were captured in Ecuador by digital camera and transmitted to a password-protected File Transfer Protocol (FTP) server at VCU Medical Center in Richmond, Virginia, using standard Internet connectivity with standard security. After capture and subsequent transfer of images via low-bandwidth Internet connections, attending radiologists in the United States compared diagnoses to those from Ecuador to evaluate quality of image transfer. Corroborative diagnoses were obtained with the digital camera images for greater than 90% of the plain film and computed tomography studies. Ultrasound (U/S) studies demonstrated only 56% corroboration. Images of radiographs captured utilizing commercially available digital cameras can provide quality sufficient for expert consultation for many plain film studies for remote, underserved areas without access to advanced modalities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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