Ultrasound settings significantly alter arterial lumen and wall thickness measurements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flow-mediated dilation (FMD) and carotid intima-medial thickness (CIMT), measured by ultrasound, are widely used to test the efficacy of cardioprotective interventions. Although assessment methods vary, automated edge-detecting image analysis software is routinely used to measure changes in FMD and CIMT. We aimed to quantify the effect that commonly adjusted ultrasound settings have on arterial lumen and wall thickness measurements made with CIMT measurement software. METHODS: We constructed phantom arteries from a tissue-mimicking agar compound and scanned them in a water bath with a 10 MHz multi-frequency linear-array probe attached to a high-resolution ultrasound machine. B-mode images of the phantoms were recorded with dynamic range (DR) and gain set at five decibel (dB) increments from 40 dB to 60 dB and -10 dB to +10 dB respectively. Lumen diameter and wall-thickness were measured off-line using CIMT measurement software. RESULTS: Lumen measurements: there was a strong linear relationship between DR and gain and measured lumen diameter. For a given gain level, a 5 dB increase in DR reduced the measured lumen diameter by 0.02 +/- 0.004 mm (p < 0.001). For a given DR level, a 5 dB increase in gain reduced measured lumen diameter by 0.04 +/- 0.004 mm (p < 0.001). A 5 mm increase in distance between the ultrasound probe and the artery reduced measured lumen diameter by 0.04 +/- 0.03 mm (p < 0.001)CIMT measurements: For a fixed gain level, a 5 dB increase in DR increased measured wall thickness by 0.003 +/- 0.002 mm (p < 0.001). The effects of increasing gain were not consistent and appeared to vary depending on the distance between the artery and the ultrasound probe and the thickness of the artery wall. CONCLUSION: DR, gain and probe distance significantly alter lumen diameter and CIMT measurements made using image analysis software. When CIMT and FMD are used to test the efficacy of cardioprotective interventions, the DR, gain and probe position used to record baseline scans should be documented and replicated in post-treatment scans in individual trial subjects. If more than one sonographer or imaging centre is used to collect data, the study protocol should document specific DR and gain settings to be used in all subjects.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».