Quantification of airway morphometry: the effect of CT acquisition and reconstruction parameters
Notice bibliographique
Résumé
This study measured the accuracy of our airway quantification scheme using phantoms airway under different CT protocols. Airway remodeling is associated with several thoracic diseases (e.g., chronic bronchitis, asthma, and bronchiectasis), and, therefore, quantification of airway remodeling may have wide clinical application. Our scheme assigns pixels partial membership in the airway wall and lumen based on the pixel's HU value, which is intended to account for partial volume averaging inherent in CT image reconstruction. Twenty-four phantom airways with an outer diameter from 2.6 to 14.0 mm and wall thicknesses from 0.5 to 2.0 mm were analyzed. The absolute differences between measurements supplied by the manufacture and computed from CT images acquired at 40 mAs and reconstructed at 1.25 mm thickness using GE's "soft" and "lung" reconstruction kernels for lumen area ranged from 1.4% to 49.3% and 0.4% to 33.0%, respectively, and for wall area ranged from 0.3% to 118.0% and 2.1 to 92.9%, respectively. Accuracy typically improved as the kernel's spatial frequency increased. Airways whose wall thickness was close to the pixels dimensions were challenging to quantify. The partial membership assignment of our airway quantification accurately computed airway morphometry across a range of phantom airway sizes.
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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 | 0,008 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».