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Enregistrement W4395669364 · doi:10.11152/mu-4366

History of contrast enhanced ultrasound (CEUS)

2024· review· en· W4395669364 sur OpenAlexaff
Christoph F. Dietrich, Thomas Albrecht, Harald Becher, Chris Harvey, Christian Jenssen, Adrian Lim, Kathleen Möller, Christian Greis

Notice bibliographique

RevueMedical Ultrasonography · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContrast-enhanced ultrasoundMedicineUltrasoundMedical physicsRadiologyBlood flowContrast (vision)Clinical PracticePerfusionMicrobubblesArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 50th year of the European Federation of Societies in Ultrasound in Medicine and Biology (EFSUMB) has been celebrated 2022 publishing articles on the history of US. Contrast enhanced ultrasound (CEUS) allows to visualize blood flow and tissue perfusion. CEUS has proven to be safe without risk of nephrotoxicity. The availability of a contrast agent (tracer) for ultrasound imaging allows for the first time a dynamic assessment of tissue perfusion (blood flow and wash-in/wash-out pattern) which is an essential part for the detection and characterisation of pathological tissue and abnormal organ function. It was an outstanding achievement of academic centers in close cooperation with EFSUMB to investigate and validate the clinical potential of this new technology for the diagnosis and monitoring of various diseases and to develop clinical guidelines based on an in-depth assessment of the existing scientific publications. An important part of the implementation of CEUS in clinical practice was the development of contrast-specific imaging modes on the ultrasound scanners (in close cooperation with the machine manufacturers), the optimization of the machine setups for contrast imaging and the education provided to clinical users in form of workshops, webinars, textbooks and scientific congresses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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