Pulmonary Functional Imaging: Part 1—State-of-the-Art Technical and Physiologic Underpinnings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, pulmonary imaging technologies have advanced from chest radiography and nuclear medicine methods to high-spatial-resolution or low-dose chest CT and MRI. It is currently possible to identify and measure pulmonary pathologic changes before these are obvious even to patients or depicted on conventional morphologic images. Here, key technological advances are described, including multiparametric CT image processing methods, inhaled hyperpolarized and fluorinated gas MRI, and four-dimensional free-breathing CT and MRI methods to measure regional ventilation, perfusion, gas exchange, and biomechanics. The basic anatomic and physiologic underpinnings of these pulmonary functional imaging techniques are explained. In addition, advances in image analysis and computational and artificial intelligence (machine learning) methods pertinent to functional lung imaging are discussed. The clinical applications of pulmonary functional imaging, including both the opportunities and challenges for clinical translation and deployment, will be discussed in part 2 of this review. Given the technical advances in these sophisticated imaging methods and the wealth of information they can provide, it is anticipated that pulmonary functional imaging will be increasingly used in the care of patients with lung disease. © RSNA, 2021
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle