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Enregistrement W2080914038 · doi:10.3402/nano.v1i0.5110

Quantitative imaging of coronary blood flow

2010· article· en· W2080914038 sur OpenAlexaboutno aff
Adam Alessio, Erik Butterworth, James H. Caldwell, James B. Bassingthwaighte

Notice bibliographique

RevueNano Reviews · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of Washington
Mots-clésPositron emission tomographyCoronary artery diseaseModality (human–computer interaction)Pet imagingMedicineCADBlood flowMolecular imagingPET-CTMedical imagingNuclear medicineMedical physicsRadiologyComputer scienceInternal medicineArtificial intelligenceChemistryIn vivo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative imaging of coronary blood flowAll authorsAdam M. Alessio, Erik Butterworth, James H. Caldwell & James B. Bassingthwaightehttps://doi.org/10.3402/nano.v1i0.5110Published online:02 April 2010Display full size Adam M. Alessio received his PhD in Electrical Engineering from the University of Notre Dame in 2003. During his graduate studies he developed tomographic reconstruction methods for correlated data and helped construct a high-resolution PET system. He is currently a Research Assistant Professor in Radiology at the University of Washington. His research interests focus on improved data processing and reconstruction algorithms for PET/CT systems with an emphasis on quantitative imaging. Quantitative imaging of coronary blood flowAll authorsAdam M. Alessio, Erik Butterworth, James H. Caldwell & James B. Bassingthwaightehttps://doi.org/10.3402/nano.v1i0.5110Published online:02 April 2010Display full size Erik Butterworth recieved the BA degree in Mathematics from the University of Chicago in 1977. Between 1977 and 1987 he worked as a computer programmer/analyst for several small commercial software firms. Since 1988, he has worked as a software engineer on various research projects at the University of Washington. Between 1988 and 1993 he developed a real-time data aquisition for the analysis of estuarine sediment transport in the department of Geophysics. Between 1988 and 2002 he developed I4, a system for the display and analysis of cardic PET images in the department of Cardiology. Since 1993 he has worked on physiological simulation systems (XSIM from 1993 to 1999, JSim since 1999) at the National Simulation Resource Facility in Cirulatory Mass Transport and Exchange, in the Department of Bioengineering. His research interests include simulation systems and medical imaging. Quantitative imaging of coronary blood flowAll authorsAdam M. Alessio, Erik Butterworth, James H. Caldwell & James B. Bassingthwaightehttps://doi.org/10.3402/nano.v1i0.5110Published online:02 April 2010Display full size James H. Caldwell, MD, University of Missouri-Columbia 1970, is Professor of Medicine (Cardiology) and Radiology and Adjunct Professor of Bioengineering at the University of Washington School of Medicine and Acting Head, Division of Cardiology and Director of Nuclear Cardiology for the University of Washington Hospitals, Seattle WA, USA. Quantitative imaging of coronary blood flowAll authorsAdam M. Alessio, Erik Butterworth, James H. Caldwell & James B. Bassingthwaightehttps://doi.org/10.3402/nano.v1i0.5110Published online:02 April 2010Display full size James B. Bassingthwaighte, MD, Toronto 1955, PhD Mayo Grad Sch Med 1964, was Professor of Physiology and of Medicine at Mayo Clinic until 1975 when he moved to the University of Washington to chair Bioengineering. He is Professor of Bioengineering and Radiology. In 1979, he established a National Simulation Resource Facility in Circulatory Mass Transport and Exchange and in 1997, he initiated the Human Physiome Projects. He is a member of the US National Academy of Engineering. His research is on quantitative integration of cellular and cardiovascular systems.Positron emission tomography (PET) is a nuclear medicine imaging modality based on the administration of a positron-emitting radiotracer, the imaging of the distribution and kinetics of the tracer, and the interpretation of the physiological events and their meaning with respect to health and disease. PET imaging was introduced in the 1970s and numerous advances in radiotracers and detection systems have enabled this modality to address a wide variety of clinical tasks, such as the detection of cancer, staging of Alzheimer's disease, and assessment of coronary artery disease (CAD). This review provides a description of the logic and the logistics of the processes required for PET imaging and a discussion of its use in guiding the treatment of CAD. Finally, we outline prospects and limitations of nanoparticles as agents for PET imaging.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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