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Enregistrement W2066255328 · doi:10.1121/1.3508104

Investigating the effects of intensity threshold on high-frequency three-dimensional power Doppler ultrasound.

2010· article· en· W2066255328 sur OpenAlexaffabout
Ahmed El Kaffas, Sheldon J. J. Kwok, Anoja Giles, Gregory J. Czarnota

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVascularityBlood flowUltrasoundDoppler effectIntensity (physics)MedicineNuclear medicineDoppler ultrasoundTransducerBiomedical engineeringRadiologyAcousticsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-frequency power Doppler ultrasound is a non-invasive vascular imaging modality ideal for a quantitative assessment of vascularity in preclinical models. Although it permits detecting slower blood flows than other ultrasound Doppler methods, it is limited by flow artifacts, complicating the interpretation of tumor vascularity metrics such as the vascularity index (VI). Our aim was to examine how parameters such as the intensity threshold affect the VI in in vivo xenograft models. Breast MDA-MB-231 tumors in the hind leg of SCID mice were treated with 0 or 8 Gy radiation, and imaged before and 24 h after treatment. A Vevo770 was used along with a 25-MHz center frequency transducer to obtain 3-D power Doppler images of tumors. Mice were again imaged while in the same position 1 min after sacrifice at 24 h. This was carried out for direct comparison of true blood flow signal to system noise level. The VI was computed for a range of intensity thresholds. The VI-threshold curves varied differently as a function of treatment, and preliminary data indicate an optimal plateau where the intensity threshold should be set, yielding a nearly true blood flow signal and minimizing noise signal. [Work funded by the Canadian Breast Cancer Foundation.]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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