Comparison of semi-automatic cardiac analysis software for the evaluation of the left ventricular ejection fraction in small animal PET
Notice bibliographique
Résumé
1792 Objectives Several software packages have been developed to compute the left ventricular ejection fraction (EF). All approaches implement some prior allowing the user to start calculation with an initial target. In this study, we compare the EF obtained in small animals from three semi-automatic programs: MI-Heart (MI), Quantitative PET (QPET), and Corridor4DM (4DM), as well as manual tracing. Methods The dataset contained images of 30 rats and 33 mice with various health conditions: 2 infarcted, 14 aortic regurgitation, 26 heart failure, and 21 healthy controls. Images were recorded with three different radiotracers (18F-FDG, 18F-FTHA and 11C-Acetate) on LabPET scanners. Two observers processed the images up to three times with each software, except QPET used only once each since images were already reoriented. Manual tracing was performed to provide the EF reference standard (STD). Bland-Altman plots and correlation were used to demonstrate the difference and limits of agreement between observers. Results MI-Heart had an average bias relative to STD of -9.5% for rats and -5.3% for mice, while QPET and 4DM had a bias of -19.1% and -19.6% for rats and +9.4% and +10.5% for mice, respectively. A good correlation of individual EF data (r > 0.7) was observed between software for rats as well as for mice. Test-retest repeatability was similar between observers, assessed by the coefficients of repeatability (CR): 7.6% MI, 6.1% 4DM and 6.2% QPET for rat and 13.6% MI, 11.9% 4DM and 12.5% QPET for mice. Conclusions All three software yielded less variable results with less bias relative to STD on mice than on rats. Overall, the dedicated MI-Heart program performed as well as adapted clinical software to evaluate the ejection fraction in small animals.
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 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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».