11 - Modélisation et suivi par modèle d'état harmonique du mouvement ventriculaire gauche du coeur en Imagerie par Résonance Magnétique
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we propose a new method for modeling the left ventricular motion of the heart from a magnetic resonance imaging (MRI) sequence. We propose to model the space-time trajectory of the points of the endocardial (respectively epicardial) contour of the left ventricle (LV) using a harmonic model of movement, which is linear and can describe the dynamics of the left ventricle throughout the cardiac cycle. This new model is based on the assumption of quasi-periodicity of the cardiac cycle and uses a Kalman filter as estimation tool. We first refer to the main works in the field, then describing our method. We give the way to get the space-time trajectories of the contour points of the LV. We present the model with the selected state equations and the Kalman filter based motion estimate. We propose two methods of calculation. The direct one provides a solution for a fixed rank of the harmonic model. The recursive one allows progressively go from rank n to rank n + 1 without prior choice. The model is validated on simulated data by direct comparison with the traditional Fourier decomposition approach. It is shown that it fits well the studied trajectories. The results obtained on real cardiac sequences are particularly interesting because they demonstrate the capability of our method to discriminate unambiguously normal cases from pathological cases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».