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Enregistrement W2013478821 · doi:10.1002/mrm.20006

Removing the effect of SVD algorithmic artifacts present in quantitative MR perfusion studies

2004· article· en· W2013478821 sur OpenAlex
Michael R. Smith, Hong Lu, S. Trochet, Richard Frayne

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchUniversity of CalgaryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésDeconvolutionSingular value decompositionArtifact (error)Cerebral blood flowAlgorithmComputer scienceContrast (vision)Fourier transformPerfusionNuclear magnetic resonanceMathematicsArtificial intelligencePhysicsMedicineRadiologyMathematical analysisCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative cerebral blood flow (CBF) values can be obtained from dynamic susceptibility contrast (DSC) MR perfusion studies using the standard singular value decomposition (sSVD) deconvolution algorithm. Reports in the literature from simulation and in vivo studies suggest that CBF estimates obtained using sSVD deconvolution depend on the arterial-tissue delay (ATD). By contrast, Fourier transform (FT) deconvolution produces CBF estimates that are independent of ATD. The diagnostic reliability of quantitative CBF measurements to define areas of normal tissue flow and tissue at risk is brought into doubt by such gross sensitivity to the specifics of the deconvolution approach. This variation of CBF values with ATD is shown to be an artifact associated with the current implementation of the sSVD deconvolution algorithm. A reformulated version of the SVD deconvolution algorithm (rSVD) is presented and compared to the standard SVD algorithm through simulation and patient case studies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,349 · 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