Accuracy and variability assessment of a semiautomatic technique for segmentation of the carotid arteries from three‐dimensional ultrasound images
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report on a semiautomatic method for segmentation of three-dimensional (3D) carotid vascular ultrasound (US) images. Our method is based on a dynamic balloon model represented by a triangulated mesh. The mesh is manually placed within the interior of the carotid vessels, then is driven outward until it reaches the vessel wall by applying an inflation force to the mesh. Once the mesh is in close proximity to the vessel wall, it is further deformed using an image-based force, in order to better localize the boundary. Since the method requires manual initialization, there is inherent variability in the position and shape of the final segmented boundary. Using a 3D US image of a patient's carotids, we have examined the local variability in boundary position as the initialization position is varied throughout the interior of the carotid vessels in the 3D image. We have compared the semiautomatic segmentation method to a fully manual segmentation method, and found that the semiautomatic approach is less variable than the intraobserver variability for manual segmentation. We have furthermore examined the accuracy of the semiautomatic method by comparing the average surface to an "ideal" surface, determined by the average manually segmented surface. We have found, in general, good agreement between the semiautomatic and manual segmentation methods. For the 3D US image in question, the mean separation between the average segmented surface and the gold standard was found to be 0.35 mm. The two surfaces were determined to agree with each other, within uncertainty, at 65% of the mesh points comprising the two surfaces.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».