Automated ultrasound edge‐tracking software comparable to established semi‐automated reference software for carotid intima‐media thickness analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many commercial ultrasound systems are now including automated analysis packages for the determination of carotid intima-media thickness (cIMT); however, details regarding their algorithms and methodology are not published. Few studies have compared their accuracy and reliability with previously established automated software, and those that have were in asymptomatic adults. Therefore, this study compared cIMT measures from a fully automated ultrasound edge-tracking software (EchoPAC PC, Version 110.0.2; GE Medical Systems, Horten, Norway) to an established semi-automated reference software (Artery Measurement System (AMS) II, Version 1.141; Gothenburg, Sweden) in 30 healthy preschool children (ages 3-5 years) and 27 adults with coronary artery disease (CAD; ages 48-81 years). For both groups, Bland-Altman plots revealed good agreement with a negligible mean cIMT difference of -0·03 mm. Software differences were statistically, but not clinically, significant for preschool images (P = 0·001) and were not significant for CAD images (P = 0·09). Intra- and interoperator repeatability was high and comparable between software for preschool images (ICC, 0·90-0·96; CV, 1·3-2·5%), but slightly higher with the automated ultrasound than the semi-automated reference software for CAD images (ICC, 0·98-0·99; CV, 1·4-2·0% versus ICC, 0·84-0·89; CV, 5·6-6·8%). These findings suggest that the automated ultrasound software produces valid cIMT values in healthy preschool children and adults with CAD. Automated ultrasound software may be useful for ensuring consistency among multisite research initiatives or large cohort studies involving repeated cIMT measures, particularly in adults with documented CAD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle