Volume Imaging in the Abdomen With Ultrasound: How We Do It
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of our study was to evaluate the feasibility of volumetric acquisition of the abdominal organs using performance guidelines that we developed in our preliminary experience. MATERIALS AND METHODS: Mechanical volumetric acquisitions of each abdominal organ, including the liver, gallbladder, pancreas, kidneys, spleen, bowel, and aorta, were performed in 200 consecutive patients. RESULTS: One thousand four hundred fifty-four volume data sets were graded for feasibility of performance and technical adequacy from I (impossible, incomplete) to V (excellent, complete). The most successfully imaged organ was the right kidney (grades IV and V, 95.0%) and the least successfully imaged, the spleen (grades IV and V, 69.0%). Very good to excellent grades (IV and V) were obtained in 1,215 (83.6%) of the 1,454 volumes. One hundred twelve (7.7%) of the 1,454 volumes were failures (grades I and II). The three organs with the highest success compared with the right kidney were the left kidney, gallbladder, and liver. The data sets of all the other organs showed a statistically significant difference in the feasibility of performance from the right kidney. Liver acquisition failures were associated with end-stage liver cirrhosis (n = 6), fatty liver (n = 3), and obesity (n = 3). Other acquisition failures, similar to conventional sonography, were associated with bowel gas interference and poor acoustic window. The technical limitations include poor resolution in the B and C planes and a limited range of frequencies; these limitations can be overcome in the future with matrix transducers and introduction of the technology to a broader frequency range. CONCLUSION: Volumetric acquisition in the abdomen performed using defined guidelines is feasible with recognized limitations. Technology advances will improve this imaging technique in the future.
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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 | 0,001 |
| 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 ».