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Enregistrement W4416638751 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa416

Differences in 129Xe MRI VDP using K-means, linear-binning and threshold approaches

2025· article· W4416638751 sur OpenAlexaff
Eveline Durom, Ali Mozaffaripour, Alexander M. Matheson, Jonathan H. Rayment, Rachel L. Eddy, Sarah Svenningsen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityBC Children's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThresholdingHistogramPattern recognition (psychology)Confidence intervalVentilation (architecture)COPDIntensity (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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