SU‐E‐I‐41: The DCE Tool: A Freeware Analysis Tool for DCE CT and MR Studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop a freeware tool for analysis of dynamic contrast enhanced (DCE) CT and MR studies.Methods: The DCE Tool was developed as FREEWARE to work as a plugin for the the ClearCanvas 2.0SP1 framework. It combined the NET Platform and the MATLAB MCR to provide robust DCE analysis. The software was designed to support CT and MR studies with display capability of DCE data. The analysis included simple metrics on time‐intensity curves as well as on compartmental modeling analysis. Easy export of results to spreadsheet file was also a design requirement.Results: The DCE Tool has been developed to process DCE CT and MR studies. DICOM images from CT and MR studies can be loaded to the software and a 4D time browser is available to view the images. Region of interest tool is available which produces time intensity curves, for which the DCE Tool provides analysis on area under curve, initial slope and peak etc. It also provides analysis using the 1‐compartment model, 2‐compartment model, the ATH (adiabatic tissue homogeneity) model for CT, as well as the Toftˈs model for MR study. Pixel‐by‐pixel analysis is available and functional maps can be generated. Numerical and graphic results can readily be exported to EXCEL files. The tool has been used by a number of researchers for phantom and pre‐clinical studies. The DCE Tool is available for free download at www.thedcetool.com Conclusions: The DCE Tool has been developed for DCE CT and MR studies. It provides analysis based on density intensity curves as well as tracer kinetic modeling. The DCE Tool is potentially an invaluable research tool for CT and MR perfusion studies. The project is partly funded by Ontario Institute of Cancer Research
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,043 |
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 ».