Evolution of Diagnostic Neuroradiology from 1904 to 1999
Notice bibliographique
Résumé
Neuroradiology began in the early 1900s soon after Roentgen discovered x rays, with the use of skull radiographs to evaluate brain tumors. This was followed by the development of ventriculography in 1918, pneumoencephalography in 1919, and arteriography in 1927. In the beginning, air studies were the primary modality, but this technique was supplanted by angiography in the 1950s and 1960s. The first full-time neuroradiologist in the United States was Cornelius G. Dyke at the New York Neurological Institute in 1930. Neuroradiology took a firm hold as a specialty in the early 1960s when Dr Juan M. Taveras brought together fourteen neuroradiologists from the United States and Canada to establish the nucleus of what was to become the American Society of Neuroradiology, or ASNR. This society's initial goals were to perform research and to advance knowledge within the specialty. Neuroradiologists initially were able to diagnose vascular disease, infections, tumors, trauma, and alterations in cerebrospinal fluid flow, because the brain structure was invisible. Neuroradiology was forever changed with computed tomography (CT) because the brain structure became visible. Soon thereafter, magnetic resonance (MR) imaging was developed, and it not only provided anatomic but also made possible vascular and physiologic functional imaging.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».