The automatic localization of the vena contracta using Intracardiac Echocardiography (ICE): a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Recent recognition of the poor prognosis of significant tricuspid regurgitation (TR) has resulted in increased indication for tricuspid valve interventions. TR can affect 65% to 85% of the population worldwide and has a 1-year mortality rate greater than 25% in patients with severe regurgitation. A key procedure for patient selection and intraoperative assessment of intervention involves determining the location of the vena contracta width and regurgitant jet area. Manual visualization of the vena contracta (VC) can be time consuming depending on its location. Decreasing the required time for VC visualization would potentially result in decreased time for patient assessment, device deployment and intraprocedural intervention evaluation thus reducing hospital costs. There is currently no commercially available automatic VC detection system. We present a method to automatically localize the VC using 3D intracardiac echocardiography (ICE) on a simplified anthropomorphic phantom as a proof of concept. A beating heart phantom was outfitted with a silicone flange containing a mechanical valve and an orifice to cause a regurgitant jet. We propose an image processing pipeline to segment the regurgitant jet from Doppler ultrasound, as acquired by ICE, to determine the location of the VC automatically. The VC locations output by the algorithm were validated both qualitatively and quantitatively by comparison to manually annotated VC locations. On average, the location of VC detected by the algorithm was within 1.52±35mm to the location of the ground truth VC. We envision that this study will play a major role towards the development of an automated system for VC localization during TV interventions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».