Imaging in population science: cardiovascular magnetic resonance in 100,000 participants of UK Biobank - rationale, challenges and approaches
Notice bibliographique
Résumé
UK Biobank is a prospective cohort study with 500,000 participants aged 40 to 69. Recently an enhanced imaging study received funding. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) will be part of a multi-organ, multi-modality imaging visit in 3-4 dedicated UK Biobank imaging centres that will acquire and store imaging data from 100,000 participants (subject to successful piloting). In each of UK Biobank's dedicated bespoke imaging centres, it is proposed that 15-20 participants will undergo a 2 to 3 hour visit per day, seven days a week over a period of 5-6 years. The imaging modalities will include brain MRI at 3 Tesla, CMR and abdominal MRI at 1.5 Tesla, carotid ultrasound and DEXA scans using carefully selected protocols. We reviewed the rationale, challenges and proposed approaches for concise phenotyping using CMR on such a large scale. Here, we discuss the benefits of this imaging study and review existing and planned population based cardiovascular imaging in prospective cohort studies. We will evaluate the CMR protocol, feasibility, process optimisation and costs. Procedures for incidental findings, quality control and data processing and analysis are also presented. As is the case for all other data in the UK Biobank resource, this database of images and related information will be made available through UK Biobank's Access Procedures to researchers (irrespective of their country of origin and whether they are academic or commercial) for health-related research that is in the public interest.
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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 | 0,053 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».