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Enregistrement W2033859362 · doi:10.1186/1532-429x-16-s1-p351

Quantitative texture features as objective metrics of enhancement heterogeneity in hypertrophic cardiomyopathy

2014· article· en· W2033859362 sur OpenAlexaff
Rebecca E. Thornhill, Myra Cocker, Girish Dwivedi, Carole Dennie, Lyanne Fuller, Alexander Dick, Terrence D. Ruddy, Elena Peña

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypertrophic cardiomyopathyMedicineAngiologyTexture (cosmology)Internal medicineCardiologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) results in myocardial disarray, hypertrophy and fibrosis. Late gadolinium enhanced MRI (LGE) can assess the presence and extent of fibrosis, which is associated with the development of arrhythmias and sudden cardiac death. However, enhancement may not always be present or only sparsely distributed. Thus, one of the challenges is how best to describe heterogeneous LGE patterns in an objective fashion that informs clinical decision making. Quantitative texture features may provide clinicians with an objective means of describing the heterogeneity of LGE patterns in HCM. We hypothesized that hypertrophied segments would exhibit greater grey-level heterogeneity than both (a) non-hypertrophied segments in HCM patients, and (b) healthy volunteers.

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)0,002
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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