Quantification of hepatic and renal cortical echogenicity in clinically normal cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantitatively determine echogenicity of the liver and renal cortex in clinically normal cats. ANIMALS: 17 clinically normal adult cats. PROCEDURE: 3 ultrasonographic images of the liver and the right kidney were digitized from video output from each cat. Without changing the ultrasound machine settings, an image of a tissue-equivalent phantom was digitized. Biopsy specimens of the right renal cortex and liver were obtained for histologic examination. Mean pixel intensities within the region of interest (ROI) on hepatic, renal cortical, and tissue-equivalent phantom ultrasonographic images were determined by histogram analysis. From ultrasonographic images, mean pixel intensities for hepatic and renal cortical ROI were standardized by dividing each mean value by the mean pixel intensity from the tissue-equivalent phantom. RESULTS: The mean (+/- SD) standardized hepatic echogenicity value was 1.06 +/- 0.02 (95% confidence interval, 1.02 to 1.10). The mean standardized right renal cortical echogenicity value was 1.04 +/- 0.02 (95% confidence interval, 1.01 to 1.08). The mean combined standardized hepatic and renal cortical echogenicity value was 1.02 +/- 0.05 (95% confidence interval, 0.99 to 1.04). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Quantitative determination of hepatic and renal cortical echogenicity in cats is feasible, using histogram analysis, and may be useful for early detection of diffuse parenchymal disease and for serially evaluating disease progression.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».