Development of software for quantitative image processing in magnetic resonance
Notice bibliographique
Résumé
O uso de análise quantitativa em radiologia médica tem sido de grande valia na detecção de alterações não acessíveis à análise visual simples, dita qualitativa, seja por serem muito sutis, seja por não estarem presentes nas técnicas de imagem de ressonância magnética convencional. Porém, certos tipos de quantificação exigem a aquisição softwares e de plataformas computacionais de alto custo, além de mão de obra especializada com conhecimento técnico em computação para operar em ambientes não intuitivos. Neste cenário o objetivo deste trabalho foi a implementação de um software para análise de transferência de magnetização em imagens de ressonância magnética nuclear que funcionasse na plataforma IBM-PC e em sistemas operacionais livres como GNU/Linux. Com este intuito foi elaborado um algoritmo para leitura de imagens codificadas no padrão DICOM 3.0, um algoritmo para a construção dos mapas de Razão de Transferência de Magnetização do volume adquirido e um visualizador com interface amigável para a segmentação e análise dos resultados. Ao final, software possibilitou a abertura da imagem DICOM. Também construiu de maneira eficiente, os mapas de diferença de porcentagem entre as imagens sem e com o pulso de transferência de magnetização (MTR), possibilitando, inclusive, correções de artefatos de movimentos, quando pouco intensos. Permitiu o delineamento de regiões de interesse irregular, com boa visibilidade dos resultados. Como controle padrão, os resultados foram comparados com o conjunto de ferramentas da Universidade McGill (Brain Imaging Center, McGuill University, Montreal, Quebec, Canadá), amplamente testado em artigos publicados.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».