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Record W7115035172

Development of a semi-automatic electroanatomic map conversion pipeline to a DICOM standard for cardiac radioablation target definition

2024· dissertation· en· W7115035172 on OpenAlexafffund

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicCardiac Arrhythmias and Treatments
Canadian institutionsMcGill University
FundersCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health CentreMcGill University
KeywordsDICOMPipeline (software)Patient dataZoom
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La tachycardie ventriculaire (TV) est une arythmie cardiaque potentiellement mortelle qui cause une fréquence cardiaque soutenue de plus de 100 battements par minute. Elle est causée par des anomalies de dépolarisation et de propagation des signaux électriques dans le myocarde, généralement dans le ventricule gauche. Les traitements standards consistent en la prise de médicaments antiarythmiques, l'utilisation d'un défibrillateur cardioverteur implantable ou l'ablation par cathéter. La radioablation cardiaque (RAC) est une modalité thérapeutique émergente pour les patients souffrants de TV réfractaire, qui consiste à cibler les substrats arythmogènes avec la radiation pour perturber ces circuits électriques anormaux. Pour définir une cible d'irradiation, on utilise des cartes électroanatomiques (CÉA), c'est-à-dire des cartes de différence de potentiel entre deux électrodes étroitement espacées sur la surface endocardique dans le cœur du patient. Ces cartes indiquent la localisation du tissu cicatriciel (qui est souvent à l'origine de cette arythmie). À ce jour, il n'existe pas de méthode propre pour importer les CÉA dans un système de planification de traitement par radiothérapie (SPT). On a développé un outil logiciel de conversion semi-automatique pour les CÉA, afin qu'elles puissent être visualisées dans un SPT. Ce logiciel analyse les points exportés par le système de cartographie, ainsi que les valeurs de potentiel bipolaire myocardique qui leur sont associées, et les classe en voxels, qui sont affichés sous forme de coupes d'images orthogonales. Lorsque plusieurs points se trouvent dans un voxel, la valeur moyenne des points est attribuée au voxel. Les images générées peuvent ensuite être enregistrées sur d'autres images de planification du traitement dans le SPT. En utilisant 19 CÉA différentes, le coefficient de variation (CDV) dans chaque voxel peuplé a été examiné pour déterminer l'amplitude de la perte de données à différentes tailles de voxel. Il a été déterminé que des voxels de taille semblable ou plus petite que celle des images de tomodensitométries de planification (1 mm dans les directions x et y, et 3 mm entre les coupes) entraînaient une perte de données suffisamment faible. À l'aide de ce logiciel, cinq volumes cibles de patients précédemment traités ont été réévalués et des ajustements de forme et de taille ont été jugés nécessaires pour quatre d'entre eux (80 %). Ce logiciel offre une solution fiable pour importer des EAM dans un SPT et a commencé à être utilisé de manière prospective dans nos cas cliniques

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.052

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.007

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
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