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Enregistrement W2129655528 · doi:10.1186/1532-429x-15-35

Standardized image interpretation and post processing in cardiovascular magnetic resonance: Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR) Board of Trustees Task Force on Standardized Post Processing

2013· article· en· W2129655528 sur OpenAlexafffund
Jeanette Schulz‐Menger, David A. Bluemke, Jens Bremerich, Scott D. Flamm, Mark A. Fogel, Matthias G. Friedrich, Raymond J. Kim, Florian von Knobelsdorff‐Brenkenhoff, Christopher M. Kramer, Dudley J. Pennell, Sven Plein, Eike Nagel

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institutes of HealthSociety for Cardiovascular Magnetic ResonanceBayer HealthCareImperial College LondonCircle Cardiovascular ImagingElse Kröner-Fresenius-StiftungNational Institute for Health and Care ResearchKing's College LondonKing's College Hospital NHS Foundation TrustBritish Heart FoundationWellcome TrustNorthwestern University
Mots-clésTask forceMedicineMedical physicsInterpretation (philosophy)Magnetic resonance imagingTask (project management)RadiologyComputer scienceEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With mounting data on its accuracy and prognostic value, cardiovascular magnetic resonance (CMR) is becoming an increasingly important diagnostic tool with growing utility in clinical routine. Given its versatility and wide range of quantitative parameters, however, agreement on specific standards for the interpretation and post-processing of CMR studies is required to ensure consistent quality and reproducibility of CMR reports. This document addresses this need by providing consensus recommendations developed by the Task Force for Post-Processing of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR). The aim of the Task Force is to recommend requirements and standards for image interpretation and post-processing enabling qualitative and quantitative evaluation of CMR images. Furthermore, pitfalls of CMR image analysis are discussed where appropriate. It is an update of the original recommendations published 2013.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,126
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,186
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1260,186
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,013

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1 515
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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