<title>Workflow oriented hanging protocols for radiology workstation</title>
Notice bibliographique
Résumé
The goal is to provide a smooth, efficient and automatic display for interpretation of medical images by using a new generation of hanging protocols (HPs). HPs refer to a set of rules defining the way images are arranged on the computer screen immediately after opening a case. HPs usually include information regarding placement of the sequences, viewing mode, layout, window width and level (W/L) settings, zoom and pan. We present the results of a survey of 8 radiologists on (1) the necessity of using HPs, (2) the applicability of a hierarchical organization of HPs and (3) the number of HPs required for interpretation. We discuss some limitations and challenges associated with the HP including automatic placement of the series on the screen despite non-standard series labeling, generation of pseudo-series, creation of the 'study context' and identification of relevant priors, and image display standardization with automatic orientation and shuttering. The paper also addresses the HP selection based on the workstation's hardware such as number and type of monitors, size of the study, and presence of image processing routines tailored to the information needs and level of expertise of particular users. Our 'heads-up' approach is meant to free the user's conscious processing for reasoning such as detection of patterns so allowing for the execution of the tasks in an efficient, yet highly adaptive manner, sensitive to shifting concepts. Automation of routine tasks is maximized through the creation of shortcuts and macros embedded in features like multi-stage HP.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,221 | 0,142 |
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 ».