<title>Workflow oriented hanging protocols for radiology workstation</title>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle