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Enregistrement W3114402713 · doi:10.1016/j.psj.2020.12.065

Multiparametric in vivo ultrasound shear wave viscoelastography on farm-raised fatty duck livers: human radiology imaging applied to food sciences

2020· article· en· W3114402713 sur OpenAlexafffund
Manish Bhatt, Ladan Yazdani, François Destrempes, Louise Allard, Bich Nguyen, An Tang, Guy Cloutier

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésElastographyShear modulusUltrasoundShear (geology)MedicineMaterials scienceBiomedical engineeringAnatomyNuclear medicineRadiologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nine mulard ducks that were being raised for foie gras (steatosis) production went through in vivo shear wave (SW) elastography imaging of their liver during the force-feeding period to investigate changes in liver tissue characteristics. A total of 4 imaging sessions at an interval of 3 to 4 d were conducted at the farm on each animal. Three ducks were sacrificed at the second, third, and fourth imaging sessions for histopathology analysis of all animals at these time points. Six SW elastography parameters were evaluated: SW speed, SW attenuation, SW dispersion, Young's modulus, viscosity, and shear modulus. Shear waves of different frequencies propagate with different phase velocities. Thus, SW speed and other dependent parameters such as Young's modulus, viscosity, and shear modulus were computed at 2 frequencies: 75 and 202 Hz. Each parameter depicted a statistically significant trend along the force-feeding process (P-values between 0.001 and 0.0001). The fat fraction of the liver increased over the 12-day period of feeding. All parameters increased monotonically over time at 75 Hz, whereas modal relations were seen at 202 Hz. Shear wave dispersion measured between 75 and 202 Hz depicted a plateau from day 5. Based on this validation, proposed imaging methods are aimed to be used in the future on naturally fed ducks and geese.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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