An Interactive Real-Time 3D Representation of a Heart Using a 2D Ultrasound Vest: Proof of Concept
Notice bibliographique
Résumé
As the population of older adults increases worldwide, the number of individuals afflicted with cardiovascular issues and diseases is also increasing. The rate at which individuals worldwide succumb to cardiovascular disease (CVD) is rising as well. That is, the World Health Organization (WHO) reports that the number one cause of death globally is from CVD either in the form of myocardial infarctions or strokes. The primary ways of assisting individuals with CVD are from either improved treatments, monitoring research, or primary and secondary prevention measures. In the form of cardiovascular structural monitoring, ultrasonography is very prevalent and allows for multiple configurations, is the least expensive, and has no detrimental side effects to the patient. This is the proof of concept study that investigates how we can combine a wearable ultrasound vest of multiple 2D transducers to create a 3D model of the heart for continuous monitoring. Furthermore, we create functional models to represent the states the heart can be in both respect to normal operations as well as Atrial Fibrillation. Using the wearable ultrasound vest created in our previous work, a 3D model is created via a structure from motion approach with synthetic data. Also, a denoising process is created to assist the modeling process. The 3D model is constructed with up to three views. That is, via the parasternal, frontal, and apical views where the frontal view is the halfway point between the apical and parasternal views. Furthermore, stochastic petri nets (SPN) are created to represent the cyclic states of the heart. The experimental results show a 3D model of the synthetic heart constructed from a point cloud created by the structure from the motion approach. Then, it is successfully denoised with our outlier detection and removal process. The resulting 3D model allows us to calculate surface areas and perform the continuous monitoring we initially set out to do. Finally, multiple SPN models are created for functional feature extraction as well as to assist medical professionals in continuous cardiovascular monitoring. In this paper, we demonstrated the structure from the motion approach to create a 3D model of the heart with our wearable ultrasound vest construction. Furthermore, we provided multiple SPN models for functional feature extraction and to monitor a normal heart and a heart affected by Atrial Fibrillation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».