Objective Selection of High-Frequency Power Doppler Wall Filter Cutoff Velocity for Regions of Interest Containing Multiple Small Vessels
Notice bibliographique
Résumé
High-frequency (> 20 MHz) power Doppler ultrasound is frequently used to quantify vascularity in preclinical studies of small animal angiogenic models, but quantitative images can be difficult to obtain in the presence of flow artifacts. To improve flow quantification, color pixel density (CPD) can be plotted as a function of wall filter cutoff velocity to produce a wall-filter selection curve that can be used to estimate actual vascular volume fraction. A mathematical model based on receiver operating characteristic statistics is developed to study the behavior of wall-filter selection curves. The model is compared to experimental data acquired with a 30-MHz transducer and a custom-designed multiple-vessel flow phantom capable of mimicking a range of blood vessel sizes (200-300 microm), blood flow velocities (1-10 mm/s), and blood vessel orientations. At high flow rates, wall-filter selection curves for multiple-vessel regions include a plateau whose CPD corresponds with the total vascular volume fraction. Conversely, the vascular volume fraction of a subset of vessels is obtained at low flow rates. Detection of the volume fraction of all vessels is ensured when a plateau is > 0.5 mm/s in length and begins at a wall filter cutoff < 2 mm/s.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».