Additional file 1 of 3D whole-heart grey-blood late gadolinium enhancement cardiovascular magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Figure S1. Analysis performed by observer 2. a Expert image analysis for scar detection with the 17 segment AHA model. b Scar transmuarlity score performed on the patients showing a myocardial scar. Patient 5 was excluded from the analysis because contrast retainment was due to non-ischemic cardiomyopathy. c Comparison between 2 and 3D measurement of scar mass performed via Bland Altman analysis. Figure S2. Expert image quality assessment (1: non-diagnostic, 2: poor, 3: good and 4: excellent diagnostic quality) for all the acquired patients. Comparable results were obtained with the 3D and 2D approaches by both observers. An inferior quality score was obtained with the proposed method only for Patient 3 due to water/fat swaps in subcutaneous fat regions, which however did not affect scar detection. Figure S3. Inter-observer variability of scar mass quantification for 2D and 3D LGE PSIR acquisitions. Inter-observer variability was quantified via Bland Altman analysis of scar mass measurements performed by the two observers for both the 2D and 3D grey-blood LGE PSIR acquisitions. Figure S4. Effect of motion correction of IR and reference datasets on the PSIR reconstructed images. Top row: PSIR image calculated from motion corrected IR and reference volumes. Bottom row: PSIR image calculated from motion corrected IR volume and no motion corrected reference volume. Sharp scar delineation is obtained in the PSIR image obtained with motion correction performed on both IR-prepared and reference volume (blue line). Impaired scar delineation is obtained in the PSIR image reconstructed performing the motion correction only on the IR-prepared dataset as shown from the signal intensity profile across the left ventricle (orange line).
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,840 | 0,185 |
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 ».