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Enregistrement W4393495729 · doi:10.5281/zenodo.7740734

Freehand ultrasound without external trackers

2022· dataset· en· W4393495729 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Technology and Methodologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBitTorrent trackerUltrasoundComputer scienceComputer visionComputer graphics (images)Artificial intelligenceMedicineRadiologyEye tracking

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have collected a new large freehand ultrasound dataset and are organising a MICCAI2024&2025 Challenges (TUS-REC Challenge). Check Part 1 and Part 2 of the training dataset for TUS-REC2024, and Train Data for TUS-REC2025. Freehand US scans were acquired on both left and right forearms from 19 volunteers, using Ultrasonix machine (BK, Europe) with a curvilinear probe (4DC7-3/40), tracked by an NDI Polaris Vicra (Northern Digital Inc., Canada). On each forearm, the US probe was moved, for the study purpose, in a straight line, a ‘C’ shape and a ‘S’ shape, in a distal-to-proximal direction. These three scans were repeated, with the curvilinear transducer held (thus the US planes) perpendicular of and parallel to the forearm. B-mode images with median level of speckle reduction were recorded at ~20 fps. Each scan included frames between 36 and 430 with a size of 480×640 pixels, equivalent to a probe travel distance approximately between 100 and 200 mm. A total of 12 scans were acquired from each volunteer, recorded in a single ‘*.mha’ file, with the filename indicating the acquisition time. For example, “LH_Ver_S_20220425_141454.mha” means a scan acquired on 14:14:54 April 25th, 2022. The ‘valid_frames.csv’ file contains the 6 “protocols” with each arm from each volunteer: 1) RH_Par_L (right arm, straight line shape with the probe parallel to the forearm); 2) RH_Par_C (right arm, ‘C’ shape with the probe parallel to the forearm); 3) RH_Par_S (right arm, ‘S’ shape with the probe parallel to the forearm); 4) RH_Ver_L (right arm, straight line shape with the probe perpendicular of the forearm); 5) RH_Ver_C (right arm, ‘C’ shape with the probe perpendicular of the forearm); 6) RH_Ver_S (right arm, ‘S’ shape with the probe perpendicular of the forearm); 7) LH_Par_L (left arm, straight line shape with the probe parallel to the forearm); 8) LH_Par_C (left arm, ‘C’ shape with the probe parallel to the forearm); 9) LH_Par_S (left arm, ‘S’ shape with the probe parallel to the forearm); 10) LH_Ver_L (left arm, straight line shape with the probe perpendicular of the forearm); 11) LH_Ver_C (left arm, ‘C’ shape with the probe perpendicular of the forearm); 12) LH_Ver_S (left arm, ‘S’ shape with the probe perpendicular of the forearm). The ‘start’ and ‘end’ denote the start and end frame indices of a scan, respectively, in each ‘*.mha’ file. US images, transformation matrix obtained from the tracker, and corresponding csv file, for each scan can be found in Freehand_US_data.zip. In the “calib_matrix.csv” file, we provide a calibration matrix and a time difference in sec, obtained from our calibration experiments. A baseline code is provided in this repo. If you find this data set useful for your research, please consider citing some of the following works: Qi Li, Ziyi Shen, Qian Li, Dean C. Barratt, Thomas Dowrick, Matthew J. Clarkson, Tom Vercauteren, and Yipeng Hu. "Trackerless freehand ultrasound with sequence modelling and auxiliary transformation over past and future frames." In 2023 IEEE 20th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), pp. 1-5. IEEE, 2023. doi: 10.1109/ISBI53787.2023.10230773 Qi Li, Ziyi Shen, Qianye Yang, Dean C. Barratt, Matthew J. Clarkson, Tom Vercauteren, and Yipeng Hu. "Nonrigid Reconstruction of Freehand Ultrasound without a Tracker." In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, pp. 689-699. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. doi: 10.1007/978-3-031-72083-3_64 Qi Li, Ziyi Shen, Qian Li, Dean C. Barratt, Thomas Dowrick, Matthew J. Clarkson, Tom Vercauteren, and Yipeng Hu. "Long-term Dependency for 3D Reconstruction of Freehand Ultrasound Without External Tracker." IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 71, no. 3, pp. 1033-1042, 2024. doi: 10.1109/TBME.2023.3325551. Qi Li, Ziyi Shen, Qian Li, Dean C. Barratt, Thomas Dowrick, Matthew J. Clarkson, Tom Vercauteren, and Yipeng Hu. "Privileged Anatomical and Protocol Discrimination in Trackerless 3D Ultrasound Reconstruction." In International Workshop on Advances in Simplifying Medical Ultrasound, pp. 142-151. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-44521-7_14

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,217 · 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