Four-dimensional endocardial surface imaging with dynamic virtual reality rendering: a technical note
Notice bibliographique
Résumé
Open heart surgery requires a proper understanding of the endocardial surface of the heart and vascular structures. While modern four-dimensional (4D) imaging enables excellent dynamic visualization of the blood pool, endocardial surface anatomy has not routinely been assessed. 4D image data were post-processed using commercially available virtual reality (VR) software. Using thresholding, the blood pool was segmented dynamically across the imaging volume. The segmented blood pool was further edited for correction of errors due to artifacts or inhomogeneous signal intensity. Then, a surface shell of an even thickness was added to the edited blood pool. When the cardiac valve leaflets and chordae were visualized, they were segmented separately using a different range of signal intensity for thresholding. Using an interactive cutting plane, the endocardial surface anatomy was reviewed from multiple perspectives by interactively applying a cutting plane, rotating and moving the model. In conclusions, dynamic three-dimensional (3D) endocardial surface imaging is feasible and provides realistic simulated views of the intraoperative scenes at open heart surgery. As VR is based on the use of all fingers of both hands, the efficiency and speed of postprocessing are markedly enhanced. Although it is limited, visualization of the cardiac valve leaflets and chordae is also possible.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».