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Enregistrement W2550330425 · doi:10.1016/j.artres.2016.08.032

PO-27 A NEW SOFTWARE FOR DETERMINING CHANGES IN ARTERIAL DIAMETER OVER TIME

2016· article· en· W2550330425 sur OpenAlexafffund
Ka Zuj, Jason Deglint, Ahmed Gawish, Alexander Wong, David A. Clausi, Richard L. Hughson

Notice bibliographique

RevueArtery Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversity of WaterlooResearch Institute for Aging
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space Agency
Mots-clésMedicineSoftwareCardiologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The purpose was to investigate the ability of a new software, developed by our group, to provide continuous measures of arterial diameter from recorded ultrasound video.Methods: Software (MAUI) was developed to assess arterial diameter using active contours to accurately detect the vessel walls in recorded ultrasound video.Ultrasound imaging was used to acquire longitudinal, B-Mode images of the common carotid artery (CCA) with videos recorded for later analysis.A single recorded 10s video was used to gain an indication of the reproducibility and repeatability of MAUI.For this assessment, two investigators (E1 and E2) each performed 10 measurements of the test video using the MAUI software.MAUI was then used to process several longer videos (w5min) to assess the ability of the software to continuously process data over longer periods of time.Results: MAUI provided a measurement of vessel diameter (media to media border) for each frame of the recorded video.The ten assessments of the test video resulted in average standard deviation of 0.002Æ0.003cmfor E1 and 0.003Æ0.003cmfor E2 for each frame measurement.Overall analysis of the test video resulted in an average diameter, measured across eight cardiac cycles, of 0.781Æ0.0005cmand 0.780Æ0.0007cmfor E1 and E2 respectively.Measures by E1 and E2 ranged from 0.781 to 0.782cm and 0.779 to 0.781cm respectively.When processing the 5min videos, MAUI was able to continuously track the vessel walls throughout the entire video.Conclusions: Preliminary assessments suggest that MAUI software represents a viable method for the continuous assessment of arterial diameter over time with high repeatability and low interrater variability.Use of this software may be especially applicable for studies investigating acute changes in vessel dimensions as well as the study of vascular properties in health and disease.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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'admission2
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