A method to validate quantitative high-frequency power Doppler ultrasound with fluorescence in vivo video microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Flow quantification with high-frequency power Doppler ultrasound can be performed using the wall-filter selection curve (WFSC) method [M. Elfarnawany et al., Ultrasound Med. Biol. 38, 1429-1439 (2012)]. The WFSC method plots color pixel density (CPD) as a function of wall filter cut-off velocity as a means of objectively selecting an operating point cut-off velocity. In this study, an in vivo video microscopy (IVVM) system was used to measure the size of small (140-400 μm diameter) mouse testicular vessels immediately after the vessels were imaged with 30 MHz power Doppler. The mouse remained on the same platform throughout ultrasound and IVVM imaging. Measurements in four image planes from three mice demonstrated that, similar to previously reported flow-phantom data, in vivo WFSCs exhibit distinct, sloped "characteristic intervals" at cut-off velocities where the CPD approaches the gold-standard IVVM estimate of vascular volume fraction. A wide range of operating point cut-off velocities (4.5 to 12 mm/s) was obtained, which indicates that use of a predetermined cut-off can produce substantial errors in cross-sectional studies that employ power Doppler to quantify vascularity. The WFSC method is a promising strategy for adapting the cut-off velocity to intersubject and longitudinal variations in blood flow during microvascular imaging experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».