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Enregistrement W4413330994 · doi:10.1002/uog.29312

Offline ultrasound– <scp>MRI</scp> fusion imaging for assessment of normal fetal brain development

2025· article· en· W4413330994 sur OpenAlexaff
C. Codaccioni, Chloé Arthuis, B. Deloison, J.‐P. Bault, Claude R. Henry, Houman Mahallati, J Staś, L. Bussières, Y. Ville, D. Grévent, Laurent Salomon

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasoundUltrasound imagingFetusMedicineNeuroscienceRadiologyPsychologyBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Offline fusion imaging refers to a posteriori merging of two datasets, from the same or from different imaging modalities. The objectives were to assess the feasibility of a standardized manual method for the offline fusion of three-dimensional (3D) ultrasound (US) and magnetic resonance imaging (MRI) data in demonstrating normal fetal brain development and to evaluate its potential clinical use throughout pregnancy. METHODS: This was a prospective study conducted at the Necker-Enfants Malades Hospital, Paris, France, from January to September 2021. We included normal singleton pregnancies between 16 + 0 and 36 + 0 weeks' gestation. Each patient underwent a 3D-US scan, with and without Micro-Vascularization Imaging Doppler, immediately followed by a T2-weighted MRI examination (1.5 Tesla) of the fetal brain. 3D-US and MRI images were merged using at least three registration landmarks, using modified 4D View Fusion software. The primary outcome was the success of US-MRI fusion imaging in obtaining three usable orthogonal planes. Secondary outcomes were the rate of entire neurosonogram visualization (on 3D-US acquisitions, MRI stacks and US-MRI fusion imaging) and the rate of visualization of each International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology (ISUOG) neurosonogram anatomical landmark. RESULTS: In total, 113 pregnant women were included in the analysis. We obtained usable datasets in the three orthogonal planes for 3D-US and MRI in 87.6% (99/113) and 97.3% (110/113) of cases respectively. Usable US-MRI fusion imaging in the three planes was achieved in 85.8% (85/99) of cases. The entire neurosonogram was obtained in 9.4% (8/85), 74.1% (63/85) and 87.1% (74/85) respectively of 3D-US acquisitions, MRI stacks and US-MRI fusion imaging volumes (P < 0.01). CONCLUSION: We present a promising offline 3D-US-MRI fusion imaging tool that permits navigation within two merged volumes acquired on the same day. This technique seems easily achievable and may be of value for educational purposes and longitudinal follow up of fetal brain development in cases with increased risk of brain abnormalities. © 2025 The Author(s). Ultrasound in Obstetrics & Gynecology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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