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Enregistrement W7025241104

Visualisation d’échographies 3D : une nouvelle méthode basée sur le concept de « focus + context »

2023· other· fr· W7025241104 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Chromodynamics and Particle Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Focus (optics)VisualizationObject (grammar)Feature (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’échographie fait partie de la norme de soin pour la visualisation de l’anatomie du cœur en milieu hospitalier. Bien que l’utilisation de l’échographie 2D soit toujours répandue en clinique, l’échographie 3D/4D est la méthode de choix pour évaluer le mouvement et le fonctionnement des valves cardiaques, facilitant la manipulation et l’interprétation de l’anatomie du patient. Les systèmes commerciaux d’échographies cardiaques, qui utilisent une technique appelée le rendu volumétrique direct, possèdent habituellement un certain nombre de paramètres permettant aux utilisateurs cliniques d’optimiser en temps réel la visualisation des composantes anatomiques d’intérêt, telles que les valves cardiaques. Malgré la pertinence des plateformes commerciales en milieu clinique, il n’existe pas de travaux à notre connaissance qui supportent les méthodes présentement employées. De plus, il existe toujours certaines limitations au niveau de l’ajustement des paramètres, qui font en sorte qu’il est difficile d’optimiser la visualisation des valves sans rencontrer un problème d’occlusion causé par une quantité d’information contextuelle superflue. Le défi consiste à conserver le plus d’information contextuelle possible, permettant ainsi aux utilisateurs cliniques de bien se situer dans l’anatomie du patient, tout en ayant la meilleure visualisation possible de la valve, qui est généralement la composante anatomique d’intérêt principal.
\n
\nDans l’objectif de proposer une solution à ce problème d’occlusion, une nouvelle méthode de visualisation d’échographies 3D/4D a été développée en se basant sur le « focus + context » (F+C), une technique de visualisation visant à présenter une région d’intérêt détaillée accompagnée d’une vue d’ensemble plus grossière du contexte qui l’entoure. Cette nouvelle méthode de visualisation d’échographies cardiaques a pour objectif de permettre à l’utilisateur clinique de modifier les valeurs des paramètres de façon différente à l’intérieur d’une certaine région sphérique d’intérêt, ce qui permet d’ajuster les paramètres de la valve et ceux du contexte de façon indépendante. La nouvelle méthode de visualisation a été validée dans le cadre d’une étude usager menée auprès d’experts cliniques au Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) ainsi qu’au Centre Hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM) et au CHU Sainte-Justine. Dans le cadre de cette étude, les participants ont optimisé des paramètres de visualisation pour une série d'échographies avec la méthode conventionnellement employée par les plateformes commerciales, puis avec la nouvelle méthode proposée avec F+C. Suite à l’étude usager, la pertinence d’une méthode basée sur le F+C dans le cadre de la visualisation d’échographies cardiaques a été démontrée. Plus spécifiquement, les résultats de l’étude usager ont démontré une différence dans l’ajustement des paramètres par les experts cliniques dans la région de l’anatomie contextuelle lorsque la méthode basée sur le F+C était utilisée.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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