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Enregistrement W2014629229 · doi:10.1615/critrevbiomedeng.2014012135

A Morphological Algorithm for Measuring Angle of Airway Branches in Lung CT Images

2014· article· en· W2014629229 sur OpenAlexaff
Mohammadreza Heydarian, Michael D. Noseworthy, Markad V. Kamath, Colm Boylan, W.F.S. Poehlman

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Biomedical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirwayImaging phantomBifurcationLumen (anatomy)SegmentationComputer scienceMathematicsAlgorithmMedicineBiomedical engineeringComputer visionRadiologyPhysicsSurgeryNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate measurement of human airway lumen bifurcation angle in the bronchial tree may be an important parameter for evidence of pulmonary diseases. Here, we describe a new method for recognizing and following airway bifurcation over numerous contiguous CT images. Based on morphological properties of airways and specific changes to airway properties while digitally navigating through the bifurcation, our method is able to track airways through several levels of bifurcation. Then, based on the center of the lumen area, determined by the level set segmentation algorithm, we estimate the centerline of each branch and calculate the angle between two bifurcating branches. By applying this method to an airway imaging phantom, we obtained accurate results in a short computational time. This new approach provides a rapid, automated, and accurate lung airway angle measurement and may prove useful to radiologists who use CT images for pulmonary disease assessment.

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 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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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