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Enregistrement W3201457937 · doi:10.1016/j.pacs.2021.100302

Activity of keloids evaluated by multimodal photoacoustic/ultrasonic imaging system

2021· article· en· W3201457937 sur OpenAlexaboutno aff
Cheng Chen, Sirui Liu, Chenyang Zhao, Ruojiao Wang, Nanze Yu, Xiao Long, Youbin Wang, Fang Yang, Jie Sun, Zhao Ling Lu, Yu Xia, Meng Yang, Yuxin Jiang

Notice bibliographique

RevuePhotoacoustics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Science and Technology Cooperation ProgrammeNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityNational Natural Science Foundation of ChinaChinese Academy of Meteorological SciencesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésPhotoacoustic imaging in biomedicineKeloidMedicineElastographyUltrasoundPower dopplerRadiologyUltrasonic sensorUltrasound imagingUltrasonographyColor dopplerMedical physicsTherapeutic ultrasoundBiomedical engineeringSurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple objective assessments have been used to assess the activity of keloids to compare different therapeutic regimens and facilitate the best individual treatment choice for patients, but none of them are standardized. A multimodal photoacoustic/ultrasonic (PA/US) imaging system, including photoacoustic imaging, elastography, ultra-micro-angiography, and conventional US technologies (gray scale US, color Doppler US, and power Doppler US), was applied to evaluate keloids by a radiologist. Growing stages were defined by patients, and Vancouver Scar Scale (VSS) was assessed by a plastic surgeon. A comprehensive model based on multimodal ultrasound parameters (poor-echo pattern, high vascular density, decreased elasticity, and low SO2 within the keloid) and VSS might be a potential indicator of active keloids, comparing with VSS alone. The multimodal PA/US imaging system could be a promising technique for keloids assessment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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