Comparison of visual assessment and computer image analysis of intracoronary thrombus type by optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Analysis of intracoronary thrombus type by optical coherence tomography (OCT) imaging is highly subjective. We aimed to compare a newly developed image analysis method to subjective visual classification of thrombus type identified by OCT. METHODS: Thirty patients with acute ST elevation myocardial infarction were included. Thrombus type visually classified by two independent readers was compared with analysis using QCU-CMS software. RESULTS: Repeatability of the computer-based measurements was good. By using a ROC, area under curve values for discrimination of white and red thrombi were 0.92 (95% confidence intervals (CI) 0.83-1.00) for median attenuation, 0.96 (95% CI 0.89-1.00) for mean backscatter and 0.96 (95% CI 0.89-1.00) for mean grayscale intensity. Median attenuation of 0.57 mm-1 (sensitivity 100%, specificity 71%), mean backscatter of 5.35 (sensitivity 92%, specificity 94%) and mean grayscale intensity of 120.1 (sensitivity 85%, specificity 100%) were identified as the best cut-off values to differentiate between red and white thrombi. CONCLUSIONS: Attenuation, backscatter and grayscale intensity of thrombi in OCT images differentiated red and white thrombi with high sensitivity and specificity. Measurement of these continuous parameters can be used as a less user-dependent method to characterize in vivo thrombi. The clinical significance of these findings needs to be tested in further studies.
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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 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».