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Enregistrement W2104695027 · doi:10.1016/j.crme.2010.07.006

An inverse hyper-spherical harmonics-based formulation for reconstructing 3D volumetric lung deformations

2010· article· en· W2104695027 sur OpenAlexaff
Anand P. Santhanam, Yugang Min, Sudhir P. Mudur, Abhinav Rastogi, Bari Hoffman Ruddy, Amish P. Shah, Eduardo Divo, Alain J. Kassab, Jannick P. Rolland, Patrick A. Kupelian

Notice bibliographique

RevueComptes Rendus Mécanique · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeformation (meteorology)Operator (biology)Spherical harmonicsVoxelMathematical analysisMathematicsPhysicsGeometryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method to estimate the deformation operator for the 3D volumetric lung dynamics of human subjects is described in this paper. For known values of air flow and volumetric displacement, the deformation operator and subsequently the elastic properties of the lung are estimated in terms of a Green's function. A Hyper-Spherical Harmonic (HSH) transformation is employed to compute the deformation operator. The hyper-spherical coordinate transformation method discussed in this paper facilitates accounting for the heterogeneity of the deformation operator using a finite number of frequency coefficients. Spirometry measurements are used to provide values for the airflow inside the lung. Using a 3D optical flow-based method, the 3D volumetric displacement of the left and right lungs, which represents the local anatomy and deformation of a human subject, was estimated from 4D-CT dataset. Results from an implementation of the method show the estimation of the deformation operator for the left and right lungs of a human subject with non-small cell lung cancer. Validation of the proposed method shows that we can estimate the Young's modulus of each voxel within a 2% error level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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