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Enregistrement W4318619452 · doi:10.1152/ajplung.00069.2022

Analysis of the alveolar shape in 3-D

2023· article· en· W4318619452 sur OpenAlexaff
Alex M. Reimelt, Dragoş M. Vasilescu, Richard Beare, Jonas Labode, Lars Knudsen, Roman Grothausmann

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnatomyVoxelHuman lungAlveolar WallMorphology (biology)Facet (psychology)LungRespiratory systemChemistryGeometryMaterials scienceMathematicsBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical forces affect the alveolar shape, depending on location and tissue composition, and vary during the respiratory cycle. This study performs alveolar morphomics in different lobes of human lungs using models generated from three-dimensional (3-D) micro-computed tomography (microCT) images. Cylindrical tissue samples (1.6 cm × 2 cm) were extracted from two nontransplantable donor lungs (one ex-smoker and one smoker, 3 samples per subject) that were air-inflated and frozen solid in liquid nitrogen vapor. Samples were scanned with microCT (11 µm/voxel). Within representative cubic regions of interest (5.5 mm edge length), alveoli were segmented to produce corresponding 3-D models from which quantitative data were obtained. The surface of segmented alveoli (n_alv_total = 23,587) was divided into individual planar surfaces (facets) and angles between facet normals were calculated. Moreover, the number of neighboring alveoli was estimated for every alveolus. In this study, we examined intraindividual differences in alveolar morphology, which were reproducible in the lungs of two subjects. The main aspects are higher mean alveolar volumes (v_alv: 6.64 × 106 and 6.63 × 106 µm3 vs. 5.78 × 106 and 6.29 × 106 µm3) and surface sizes (s_alv: 0.19 and 0.18 mm2 vs. 0.17 mm2 in both lower lobes) in both upper lung lobes compared with the lower lobes. An increasing number of facets (f_alv) from top to bottom (12 and 14 in the upper lobes; 14 and 15 in the lower lobes), as well as a decreasing number of alveolar neighbors (nei_alv: 9 and 8 in the upper lobes; 8 and 7 in the lower lobes) from the upper lobes to the lower lobes were observed. We could observe an increasing ratio of alveolar entrance size to the surface size of the alveoli from top to bottom (S_ratio_alv: 0.71 and 0.64 in the upper lobes, 0.73 and 0.70 in the lower lobes). The angles between facet normals (ang_alv) were larger in the upper lobes (67.72° and 62.44°) of both lungs than in the lower lobes (66.19° and 61.30°). By using this new approach of analyzing alveolar 3-D data, which enables the estimation of facet, neighbor, and shape characteristics, we aimed to establish the baseline measures for in-depth studies of mechanical conditions and morphology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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