Auto‐Threshold quantification of late gadolinium enhancement in patients with acute heart disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the Otsu-Auto-Threshold (OAT) for accuracy and reproducibility for sizing irreversible injury in late gadolinium enhancement (LGE) images of patients with acute heart disease. The OAT method automatically identifies high signal intensity areas using a cutoff derived from the signal intensity histogram and therefore is user-independent. MATERIALS AND METHODS: LGE was performed in 28 patients with acute myocardial infarction (MI) and 30 patients with acute myocarditis. LGE mass was compared between OAT and thresholds using 2 standard deviations (SD), 3SD, and 5SD above remote myocardium, and full-width-at-half-maximum (FWHM). A separate, blinded visual assessment served as the standard of truth. RESULTS: In patients with acute MI, OAT and 5SD did not differ (26.1 ± 11.4 g vs. 25.4 ± 11.1 g, P = 0.088), but thresholds of 2SD and 3SD overestimated LGE mass by 37% and 20%, respectively, and FWHM underestimated by 15%. In acute myocarditis, OAT was not different from a visual quantification, but thresholds of 2SD and 3SD overestimated LGE mass by 46% and 19%, respectively, and thresholds of 5SD and FWHM underestimated LGE mass by 17% and 26%, respectively. OAT and FWHM showed the best intraobserver and interobserver reproducibility. CONCLUSION: Automatic thresholding using OAT may serve as an accurate and reproducible method to quantify irreversible myocardial injury in acute heart disease.
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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 ».