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Enregistrement W4225247762 · doi:10.3390/app12094562

Multi-View 3D Transesophageal Echocardiography Registration and Volume Compounding for Mitral Valve Procedure Planning

2022· article· en· W4225247762 sur OpenAlexafffund
Patrick Carnahan, John Moore, Daniel Bainbridge, Elvis C. S. Chen, T.M. Peters

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChordae tendineaeCompoundingMitral valveVentricleMechanical valveArtificial intelligenceMedicineComputer visionBiomedical engineeringComputer scienceRadiologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional ultrasound mosaicing can increase image quality and expand the field of view. However, limited work has been done applying these compounded approaches for cardiac procedures focused on the mitral valve. For procedures targeting the mitral valve, transesophageal echocardiography (TEE) is the primary imaging modality used as it provides clear 3D images of the valve and surrounding tissues. However, TEE suffers from image artefacts and signal dropout, particularly for structures lying below the valve, including chordae tendineae, making it necessary to acquire alternative echo views to visualize these structures. Due to the limited field of view obtainable, the entire ventricle cannot be directly visualized in sufficient detail from a single image acquisition in 3D. We propose applying an image compounding technique to TEE volumes acquired from a mid-esophageal position and several transgastric positions in order to reconstruct a high-detail volume of the mitral valve and sub-valvular structures. This compounding technique utilizes both fully and semi-simultaneous group-wise registration to align the multiple 3D volumes, followed by a weighted intensity compounding step based on the monogenic signal. This compounding technique is validated using images acquired from two excised porcine mitral valve units and three patient data sets. We demonstrate that this compounding technique accurately captures the physical structures present, including the mitral valve, chordae tendineae and papillary muscles. The chordae length measurement error between the compounded ultrasound and ground-truth CT for two porcine valves is reported as 0.7 ± 0.6 mm and 0.6 ± 0.6 mm.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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