Comparing knowledge-based 3D Reconstruction to Conventional MRI Algorithms Measuring Left Cardiac Chamber Volumes in Pediatrics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: Compare accuracy of 3D knowledge-based reconstruction (3D KBR) algorithm to standard measurement of left atrial (LA) and left ventricle (LV) volumes.Background: Accurate measurement of LV and LA volume is essential in assessing cardiac function. Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) is the gold standard, but analysis is relatively time consuming. Our study compared analysis time and agreement of 3D KBR algorithm to conventional CMR. Methods: CMR studies of children aged 3-17 years with iron-overload were analyzed. DiCOM data was uploaded into the 3D KBR software calculated the LA and LV volumes in end systole and diastole, and ejection fraction. LA volumes were calculated using biplane method. LV measurements were calculated using Simpson's method (using a short axis stack) (SAX) technique. These methods were compared using intraclass coefficients (ICC) and Bland-Altman plots.Results: 71 CMR studies of 31 patients were analyzed. No mean bias between SAX and VMS (Ventripoint software) measurement of LV end diastolic volume (EDV), biplane and VMS measurements of LA end systolic volume (ESV) or LA EDV were found. A small positive bias in VMS LV ESV; with moderate agreement in LV EDV, LA ESV and LV ejection fraction (EF)/ LA EF and wider limits of agreement in LV ESV and LA EDV. Excellent correlation between SAX and VMS in measuring LV volumes, biplane and VMS LA volumes. Interobserver agreement for VMS LV and LA volumes were excellent. VMS LV analysis time was 2.43 min and VMS LA analysis time was 1.46 min.Conclusion: 3DKBR offers a time efficient alternative with comparable accuracy to the current LV and LA measurements used in clinical practice.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».