Evaluation of knowledge-based reconstruction for magnetic resonance volumetry of the right ventricle in tetralogy of fallot
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Evaluating right ventricular (RV) volumes and function is important in the clinical management of patients after tetralogy of Fallot (TOF) repair. Currently, cardiac magnetic resonance (CMR) using Simpson's method is the gold standard for RV quantitative assessment. However, this method is time consuming and not without sources of error. Knowledge-based reconstruction (KBR) is a new imaging tool for RV volumetry and has been recently validated on echocardiography. The aim of this study was to assess the feasibility, accuracy, and labor intensity of KBR on CMR datasets in a group of repaired TOF patients by comparison with measurements obtained by Simpson's method. Methods: Thirty five patients (mean age 14±3 years) after TOF repair were studied using KBR and Simpson's method. Parameters analyzed were RV end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), ejection fraction (EF) and post-processing time. All measurements were compared with the standard Simpson's method. Intraobserver, interobserver and intermethod variability was assessed using Pearson's correlation analysis, coefficients of variation and Bland-Altman analysis. Results: KBR was feasible and highly accurate as compared to Simpson's method. Intra- and intermethod variability for KBR measurements showed good agreements. When compared with Simpson's method, volumetry using KBR was faster (10.9±2.0 vs. 7.1±2.4 minutes, P<.001, respectively). Projection of the 3D model on a 2D image Conclusion: In repaired TOF patients, KBR is a feasible, accurate and reproducible method for measuring RV volumes and function. In addition, the post-processing time of RV volumetry using KBR was significantly shorter when compared with Simpson's method.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».