MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2335563640 · doi:10.1186/1532-429x-18-s1-p165

Validation of a semi-automatic threshold-based approach for right ventricular endocardial border detection for volumetry

2016· article· en· W2335563640 sur OpenAlexaff
Tamadhir Gazzaz, Paweena Chungsomprasong, Shi‐Joon Yoo, Mike Seed, Lars Grosse‐Wortmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiologyMedicineCardiologyInternal medicineData miningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) is the gold standard for evaluation of right ventricular (RV) volumes, function, and mass. The conventional postprocessing approach is based on ‘manual' delineation of the endocardium/blood border. The use of a threshold-based algorithm offers the theoretical advantage of a more inclusive definition of the RV myocardium, within a shorter postprocessing time. 60 children (mean age 13.9 ± 2.7 years) including 20 with structurally normal hearts and 40 after Tetralogy of Fallot (TOF) repair who underwent clinical CMR studies were included. The second group included 20 selected patients with good image quality and 20 unselected consecutive TOF studies (differences in performance of the volumetry approaches for patient subgroups are clinically important but reporting this information is beyond the constraints of an abstract). A cine short axis stack was acquired for ventricular volumetry. The RV endocardial border was identified by three methods: A) manual contouring with exclusion of RV trabeculations from the myocardium, B) including RV trabeculations, and C) semi-automatic thresholding (SAT) (Fig.1). The SAT method took less time than either variant of the conventional method (12.6 ± 2.2 min vs.17.5 ± 2.4 min by method A and 19.5 ± 2.9 min by method B,respectively, p < 0.001 for both). RV end-diastolic volume (EDV) measured by SAT was lower than that by conventional approaches (bias -11.4 ml/m in comparison with A and -6.9 ml/m with B). There was good agreement of SAT RV SV with both conventional methods (bias -0.4 ml/m and -1.8 ml/m ,respectively). Expectedly, RV mass by SAT was higher than by conventional methods (bias 13.2 gm/m and 8.8 gm/m ,respectively). The correlation between RV SV and MPA forward flow was moderate and comparable between all three methods (r 0.53-0.57). The bias between SAT derived SV and MPA forward flow was between that of methods A and B (bias 5.7 ml/m , 5.2 ml/m , and 6.9 ml/m for SAT, A, and B,respectively). SAT RV SV as well as EDV had higher interobserver variability compared to both conventional methods (bias -9.0 ml/m² vs. 4.2 ml/m and 0.83 ml/m ,respectively for SV and 5.4 ml/m² vs.1.43 ml/m and 2.81 ml/m , respectively for EDV). Interobserver reproducibility for RV mass was superior by SAT as compared to the conventional method A and B (bias -4.0 gm/m² vs.-0.35 gm/m² and -2.7 gm/m ,respectively). The semi-automated threshholding method for RV endocardial border detection is faster compared to the conventional methods. RV EDV by SAT are smaller and RV mass greater than by conventional approaches. Reproducibility for RV EDV was lower and that for RV mass was better by SAT. The accuracy compared to MPA flow measurements are comparable between all three approaches. SAT is an alternative postprocessing strategy with potential advantages for RV mass measurements. Operator training in a uniform contouring / threshholding approach remains a prerequisite for successful quantification of RV mass and volumes. Semi-automatic endocardial contour detection using a threshold algorithm . The epicardial contours are manually drawn.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueJournal of Cardiovascular Magnetic ResonanceMême sujetCardiovascular Disease and AdiposityTravaux en français237 207