In-Vivo Validation of 3D Multi-Frequency Liver Shear Wave Absolute Vibro-Elastography with an xMATRIX Array
Notice bibliographique
Résumé
Liver fibrosis arises from chronic liver diseases, such as hepatitis B, C, and nonalcoholic steatohepatitis and can result in cirrhosis and death. Magnetic resonance elastography (MRE) is commonly regarded as the imaging-based gold-standard for fibrosis staging. With the aid of a state-of-the-art matrix array transducer, our previous 3D ultrasound shear wave absolute vibro-elastography (S-WAVE) imaging was able to generate hepatic stiffness measurements which are comparable to MRE. In this work, we introduce multi-frequency S-WAVE imaging with a matrix array transducer, to provide more robust and reliable measurements by shorter overall exam time. The system was characterized with three liver tissue phantoms of different elasticity using the MRE results as the ground truth. Six healthy volunteers and six patients who have chronic liver diseases were imaged. Our results indicate that measurements from multi-frequency 3D S-WAVE with a matrix array transducer correlated better to MRE, compared to the readings from the transient elastography method (FibroScan, Echosens).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».