fair dataset metadata
Notice bibliographique
Résumé
Sunnybrook Cardiac Data The Sunnybrook Cardiac Data (SCD), also known as the 2009 Cardiac MR Left Ventricle Segmentation Challenge data, consist of 45 cine-MRI images from a mixed of patients and pathologies: healthy, hypertrophy, heart failure with infarction and heart failure without infarction. Subset of this data set was first used in the automated myocardium segmentation challenge from short-axis MRI, held by a MICCAI workshop in 2009. The whole complete data set is now available in the CAP database with public domain license. Classification There are four pathological groups in this data set, which were classified based on (K Alfakih et al., JMRI 2003) paper, i.e.: 1. Heart failure with infarction (HF-I) group had ejection fraction (EF) < 40% and evidence of late gadolinium (Gd) enhancement. 2. Heart failure without infarction (HF) group had EF < 40% and no late Gd enhancement. 3. LV hypertrophy (HYP) group had normal EF (> 55%) and a ratio of left ventricular (LV) mass over body surface area is > 83 g/m2. 4. Healthy (N) group had EF > 55% and no hypertrophy. The following table shows group statistics written as average (stddev) : N (n=9) HYP (n=12) HF (n=12) HF-I (n=12) End Diastolic Volume (ml) 115.69 (36.89) 114.39 (50.46) 233.67 (63.21) 244.92 (86.02) End Systolic Volume (ml) 43.10 (14.74) 43.11 (24.50) 158.28 (56.34) 174.34 (90.64) Ejection Fraction (%) 62.93 (3.65) 62.72 (9.22) 33.09 (13.07) 32.01 (12.27) Left Ventricular Mass (g) 130.27 (32.69) 175.87 (85.70) 193.69 (39.01) 201.32 (45.24) Availability The Cardiac Atlas Project provides the dissemination of the Sunnybrook data by hosting them in the CAP databases. Finite element models (see supporting files section below) derived from these data are also provided. The whole complete data are available for any users, including the guest user account. License and attribution of these data set, including its derivatives, follows the Public Domain (CC0 1.0 Universal). If you are using this data in a publication, please cite the following reference: Radau P, Lu Y, Connelly K, Paul G, Dick AJ, Wright GA. “Evaluation Framework for Algorithms Segmenting Short Axis Cardiac MRI.” The MIDAS Journal – Cardiac MR Left Ventricle Segmentation Challenge, http://hdl.handle.net/10380/3070 Data contributor 1. Perry Radau – Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, Canada. More information · The original 2009 LV Segmentation Challenge webpage. · Promotional poster for the 2009 LV Segmentation Challenge. · The challenge results published in the MIDAS journal.
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,242 | 0,208 |
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 ».