COMPARISON OF SINGLE‐SLICE COMPUTED TOMOGRAPHY PROTOCOLS FOR DETECTION OF PULMONARY NODULES IN DOGS
Notice bibliographique
Résumé
Two dogs (4 and 38 kg) with radiographic evidence of pulmonary nodules were evaluated using single-slice, helical computed tomography (CT). Each thorax was scanned using 12 combinations of examination parameters that included slice collimation width (3 and 5mm for the small dog and 5 and 7mm for the large dog), pitch (1, 1.5, and 2), and reconstruction interval (0.5 and 1). Sensitivity, specificity, and accuracy for nodule detection were evaluated for each protocol by three different observers, their results being compared with a consensus evaluation of images acquired with the protocol providing the best theoretic resolution (narrow collimation, pitch of 1, reconstruction interval of 0.5). For all observers, sensitivity and accuracy were significantly increased when using a protocol with narrow collimation (P < 0.0001-0.005 and P = 0.0003-0.005, respectively). Pitch and reconstruction interval did not significantly influence the accuracy, sensitivity, or specificity for at least two of the observers. Additionally, nodule size (< 3mm vs. > 3mm) did not significantly affect nodule detection. Interobserver repeatability was variable among protocols (K = 0.32-0.78), highlighting the fact that nodule detection may be more dependent on the observer than on the choice of the CT protocol. For single-slice CT, the results of this study suggest that narrow collimation (3-5 mm, depending on the animal's size), a pitch of 2 and a reconstruction interval of 1 should be used in dogs for the detection of pulmonary nodules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».