Scan–Rescan reproducibility of carotid bifurcation geometry from routine contrast‐enhanced MR angiography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To demonstrate the feasibility of rapid and reliable geometric characterization of normal carotid bifurcation geometry from routine 3D contrast-enhanced magnetic resonance (MR) angiograms. MATERIALS AND METHODS: Repeat scans of 61 participants, acquired as part of the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Carotid MRI substudy, were digitally segmented using automated 3D level set methods, relying on an operator only to select the branch endpoints and thresholds for the 3D lumen surface initialization. Geometric factors characterizing the 3D lumen geometry were then extracted automatically. RESULTS: Of 122 scans, 117 could be segmented within 5 minutes each, with 40% being of sufficiently high quality to require less than 2 minutes each. Irrespective of scan quality, geometric factors were found to be highly reproducible, with intraclass correlation coefficients (ICCs) typically above 0.9. The reconstructed lumen surfaces were reproducible to <0.3 mm on average, comparable to previous MRI-based reproducibility studies. Owing to the automated nature of the analysis, operator reliability was near-perfect (ICC >0.99), with lumen surface differences <0.1 mm. CONCLUSION: The 3D geometry of the carotid bifurcation can be characterized rapidly and with a high degree of consistency, even for suboptimal image qualities. This bodes well for large-scale retrospective or prospective studies aimed at teasing out the influence of local vs. systemic risk factors for early atherosclerosis.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».