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Enregistrement W3021536489 · doi:10.1186/s12968-020-00613-3

T1 mapping performance and measurement repeatability: results from the multi-national T1 mapping standardization phantom program (T1MES)

2020· article· en· W3021536489 sur OpenAlexaff
Gabriella Captur, Abhiyan Bhandari, Rüdiger Brühl, Bernd Ittermann, Kathryn E. Keenan, Yang Ye, Richard J. Eames, Giulia Benedetti, Camilla Torlasco, Lewis Ricketts, Redha Boubertakh, Nasri Fatih, John P. Greenwood, Leonie E. Paulis, Chris Lawton, Chiara Bucciarelli‐Ducci, Hildo J. Lamb, Richard P. Steeds, Steve Leung, Colin Berry, Sinitsyn Valentin, Andrew Flett, Charlotte de Lange, Francesco De Cobelli, Magalie Viallon, Pierre Croisille, David Higgins, Andreas Greiser, Wenjie Pang, Christian Hamilton‐Craig, W. Strugnell, Tom Dresselaers, Andrea Barison, Dana Dawson, Andrew J. Taylor, François‐Pierre Mongeon, Sven Plein, Daniel Messroghli, Mouaz H. Al‐Mallah, Stuart M. Grieve, Massimo Lombardi, Jihye Jang, Michael Salerno, Nish Chaturvedi, Peter Kellman, David A. Bluemke, Reza Nezafat, Peter Gatehouse, James Moon

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesEuropean Association of Cardiovascular ImagingSiemens HealthineersUniversity College LondonBritish Heart FoundationMedical Research CouncilBarts CharityEuropean Society of CardiologyNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésRepeatabilityImaging phantomQuality assuranceNuclear medicineMedicineStandardizationCoefficient of variationReproducibilityBiomedical engineeringMedical physicsMathematicsStatisticsComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The T 1 Mapping and Extracellular volume (ECV) Standardization (T1MES) program explored T 1 mapping quality assurance using a purpose-developed phantom with Food and Drug Administration (FDA) and Conformit Europenne (CE) regulatory clearance. We report T 1 measurement repeatability across centers describing sequence, magnet, and vendor performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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