Differences in 129Xe MRI VDP using K-means, linear-binning and threshold approaches
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Hyperpolarized 129Xe MRI quantifies ventilation heterogeneity using MRI ventilation defect percent (VDP). Ventilation signal intensity voids are estimated using: 1) binary threshold methods, 2) cluster algorithms (k-means, fuzzy c-means, hierarchical-k-means), and, 3) gaussian transformation of the signal intensity histogram with normal to abnormal data comparisons (linear-binning He; Acad Radiol 2014). Unfortunately, these VDP estimation methods have never been directly compared. Hence here we evaluated VDP values using all three methods in MRI acquired in patients with obstructive lung disease. Methods & results: Data acquired under protocol in 116 participants (asthma=90 COPD=26) was evaluated. An automated pipeline (Mozaffaripour; Acad Radiol 2024) was used to estimate VDP. K-means VDP values (Asthma:12±12, COPD:30±19) were significantly greater than linear-binning (Asthma: 6±9, COPD: 8±8, p<.01) and threshold (Asthma:6±7, COPD:11±8, p<.01) values. K-means VDP was correlated with linear-binning (R2=.69, p<.01) and threshold (R2=.85, p<.01) values. Bland-Altman plots revealed wide 95% confidence intervals when comparing k-means with threshold (-3.6%;40.5%) and linear-binning (-5.4%;48.7%) values in COPD and in asthma (threshold: -6.1%;18.8%, linear-binning: -4.8%;15.5%). Significance: Relative to k-means estimates of MRI VDP, linear-binning and thresholding methods significantly underestimated COPD and asthma VDP values. Differences between k-means and the linear-binning and thresholding methods may stem from fixed (versus iterative) thresholds and predefined cluster widths based on healthy volunteer data, which may not identify true zero-signal regions in patients with lung disease.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».