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Enregistrement W2097249482 · doi:10.1183/09031936.01.00077801

A new method to perform quantitative measurement of bronchoscopic images

2001· article· en· W2097249482 sur OpenAlexafffund
Peter K. McFawn, Lutz Forkert, John T. Fisher

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Lung Association
Mots-clésDistortion (music)Lens (geology)Computer visionArtificial intelligenceSoftwareObservational errorComputer scienceBronchoscopyImage processingMathematicsOpticsImage (mathematics)PhysicsMedicineRadiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bronchoscopy is a commonly used clinical tool that provides a direct image of the bronchial lumen. However, bronchoscopy has seen little use as a quantitative measurement tool, mainly because of the wide-angle lens which distorts the image. The present authors have tested the ability of numerical algorithms and commercial software to correct for this distortion. Test objects of known size were imaged with four different bronchoscopes. Commercial image analysis software was used to measure the size of features in the images before and after applying distortion correction algorithms. The technique was then applied by measuring airway narrowing in anaesthetized pigs during vagal stimulation. Without correction, object size near the edge of the field of view is underestimated by approximately 40%. The error in measured diameter of concentric circles was dependent on the radius of the circle, increasing to 25% for circles occupying 90% of the field. Third order polynomial functions were required to correct these errors. After correction, errors were independent of object size or location in the image. Correction for lens distortion was independent of the distance between bronchoscope and object. The authors conclude that modern image processing software can correct for the distortion produced by wide-angle bronchoscope lenses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations36
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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