GUIBOLD: A Graphical User Interface for Image Reconstruction and Data Analysis in Susceptibility-weighted MR Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Susceptibility-weighted (SW) magnetic resonance (MR) imaging provides high-resolution, distortion-free blood oxygen level-dependent (BOLD) data for assessment of cerebral veins, blood products, and brain lesions. Currently, reconstruction of SW imaging data is not implemented on all MR imaging systems or is restricted in terms of parameter adjustments. New developments in SW imaging have been implemented into a graphical user interface (GUI), which is named GUIBOLD. The GUI was designed for imaging system-independent off-line data reconstruction with interactive setting of parameters on the basis of k-space data and Digital Imaging and Communications in Medicine images. GUIBOLD is capable of presenting magnitude, unwrapped phase, and SW images in different orientations and parallel projections with various rendering methods and region-of-interest-based data analysis tools. Moreover, GUIBOLD affords easy and comprehensive data reconstruction possibilities for venographic and arterial imaging and anatomic phase imaging. As a direct application, differentiation between cavernous and calcified lesions on the basis of their magnetic susceptibility on phase images was performed. GUIBOLD widens the range of potential applications of SW imaging and makes it more accessible for use in the clinical routine as well as in medical research.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,024 |
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 ».