Fusing magnetic resonance imaging data for studying ventricular fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Ventricular Fibrillation (VF) has been described as seemingly random activations on the ventricles of the mammalian heart and is one of the causes of Sudden Cardiac Deaths (SCD). Medical imaging techniques, such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), could potentially provide a better way of collecting data and understanding the true nature of VF than the techniques that are currently being employed. In addition, as there is a wide variety of MR techniques, fusing and jointly analyzing complementary data sets could also prove beneficial in providing parameters that are informative in studying VF and are otherwise unobservable by inspection. In this thesis, the author explores the quantification of the combination of MRI techniques, Current Density Imaging (CDI) and Diffusion Tensor Imaging (DTI), as novel tools for studying VF. This was accomplished by performing two feature-based data fusion techniques, Joint Independent Component Analysis (jICA) and Canonical Correlation Analysis (CCA). Using 12 imaging data sets from 10 live porcine heart experiments, both data fusion techniques provided unique ways from which the variations of CDI and DTI data sets were used to distinguish cardiac states. The results obtained by the jICA approach demonstrated discrimination between VF and non-VF subjects (p = 0:020) using the jICA loadings with evidence of a significant increase in the mutual information post fusion. For the CCA approach, using the pairwise mixing profiles, we observed discrimination between VF and non-VF subjects (p = 0:023) with a 7.25% increase in average correlation between the modalities, post fusion. The results of the study demonstrate that the fusion of CDI and DTI data sets captures and enhances the variations in electrical current pathways in relation to a myocardial structure that are unique to a cardiac state, such as VF. This study serves as a strong precursor for exploring MRI and data fusion techniques in studying VF. Such a study could provide greater insights on VF characteristics inspiring better treatment options for patients vulnerable to VF.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».