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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».