<title>Numerical environment for simulating 3D angiographic imaging of the coronary arteries</title>
Notice bibliographique
Résumé
A realistic numerical environment for simulating three-dimensional (3D) angiographic imaging of the coronary arteries has been developed. Through numerical simulation we propose to optimize acquisition and gating strategies, aiding in the design of 3D coronary imaging systems. We have previously developed a dynamic model of the coronary arteries, based on a high-resolution 3D image of an excised human heart, which was perfused with iodinated contrast agent. To mimic the motion of the arteries during the cardiac cycle, the motion of the vessel branch points was determined from cine bi-plane coronary angiograms of a patient with vessel anatomy similar to the excised heart. The static image was then non-linearly deformed to produce a sequence of volumetric images, with isotropic 0.4-mm resolution, representing the motion of the coronary arteries throughout the cardiac cycle. To simulate different acquisition strategies we have developed an algorithm to forward project through the volume data sets. The geometry of the CT system used to acquire the original 3D image of the static heart is mimicked in the re-projection algorithm. Thus, prospective radiographic projections corresponding to any projection-angle can be produced for any time -point throughout the cardiac cycle. Combining re-projections from selected time-points and view angles enables the evaluation of various acquisition and gating strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,009 |
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 ».