Quantification of lung surface area using computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To refine the CT prediction of emphysema by comparing histology and CT for specific regions of lung. To incorporate both regional lung density measured by CT and cluster analysis of low attenuation areas for comparison with histological measurement of surface area per unit lung volume. METHODS: The histological surface area per unit lung volume was estimated for 140 samples taken from resected lung specimens of fourteen subjects. The region of the lung sampled for histology was located on the pre-operative CT scan; the regional CT median lung density and emphysematous lesion size were calculated using the X-ray attenuation values and a low attenuation cluster analysis. Linear mixed models were used to examine the relationships between histological surface area per unit lung volume and CT measures. RESULTS: The median CT lung density, low attenuation cluster analysis, and the combination of both were important predictors of surface area per unit lung volume measured by histology (p < 0.0001). Akaike's information criterion showed the model incorporating both parameters provided the most accurate prediction of emphysema. CONCLUSION: Combining CT measures of lung density and emphysematous lesion size provides a more accurate estimate of lung surface area per unit lung volume than either measure alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».