Three-dimensional echocardiography in a dynamic heart phantom: comparison of five different methods to measure chamber volume using a commercially available software
Notice bibliographique
Résumé
Several methods of analysis are available for quantification of left ventricular volumes and ejection fraction using three-dimensional (3D) echocardiography. This study compared the accuracy and reproducibility of five methods of analysis in a novel, irregularly shaped dynamic heart phantom with excellent image quality. Five 3D datasets were acquired on a Philips IE33 platform using an X5-1 3D transducer. Each dataset was analysed by five different methods using the Philips QLab v8.1 software: Methods A1, A2 and A3, semi-automated contour detection with varying degrees of user correction; Method B, Simpson's biplane method using optimally aligned four- and two-chamber views and Method C, method of discs, manually delineated in reconstructed short-axis views. Time-volume curves were generated for each method and compared with the true volumes measured throughout systole in the phantom heart. A second observer repeated measurements by each method in a single 3D dataset. Method A1 (uncorrected semi-automated contouring) produced the most consistent time-volume curves, although end-diastolic and end-systolic volumes varied between datasets. Any manual correction of contours (Methods A2, A3 and B) resulted in significant variation in the time-volume curves, with less consistent endocardial tracking. Method C was not only the most accurate and reproducible method, but also the most time-consuming one. Different methods of 3D volume quantification vary significantly in accuracy and reproducibility using an irregular phantom heart model. Although contouring may appear optimal in long-axis views, this may not be replicated circumferentially, and the resulting measures appeared to be less robust following the manual correction of semi-automated contours.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».