Quantification of Doppler Indices, Contrast Ultrasound Enhancement Phases and Perfusion Parameters of Splenic Parenchyma in Healthy Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Background: The spleen can be affected by a variety of vascular problems. Affected tissue neovascularization in these conditions can be effectively analysed using imaging modalities such as Doppler and contrast enhanced ultrasonography (CEUS). Methods: Nine healthy dogs were included in this clinical study comprising two breeds of Labrador Retrievers, German Shepherds, and Beagles and one breed each of Crossbred, Pug, and Pitbulls. Pulsed-wave Doppler indices and contrast-enhanced perfusion parameters of the splenic vasculature were obtained by performing spectral Doppler sonography and CEUS using a second-generation ultrasound contrast agent (Sonovue). Result: The mean ± SE value of splenic vein’s Doppler indices were 10.94±2.04 cm/s (PSV), 6.92±1.28 cm/s (EDV), 6.44±1.57 cm/s (MV), 0.35±0.05 (RI) and 0.75±0.17 (PI), while the indices of splenic artery were 31.21±3.12 cm/s (PSV), 8.95±1.63 cm/s (EDV), 13.98±1.95 cm/s (MV), 0.71±0.04 (RI), 1.75± 0.24 (PI). Arterial and venous phases were visible on a CEUS of the splenic parenchyma. The mean ± SE value of the contrast enhanced splenic perfusion parameters (measured in seconds) were as follows: arrival time = 7.00 ± 0.33; time to initial peak = 15.05 ± 0.46; time to final peak = 28.92±1.06; decline time = 97.89±2.82; washout time = 152.22± 9.10.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».