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Accès ouvert déclaré 2024 conference-abstract

EP01.41: Performance of an AI software in automatic detection of quality criteria and characteristics on fetal ultrasound images

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11Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : fr, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Objectives: This study aimed to evaluate interoperator reproducibility for contrast-to-noise ratio (CNR) assessment at the 18-week scan.Methods: This retrospective cross-sectional study was conducted at a single-centre.The study sample comprised 187 consecutive 18-week scans, including 205 fetuses and 565 ultrasound images.Ultrasound examinations were performed by a single operator using a General Electric Medical Systems (Zipf, Austria) machine and an RM6C 2-7-MHz curved array transducer with consistent settings.Two independent and blinded sonographers scored the contrast and noise levels on a scale of 1 to 3 for two regions of interest, each corresponding to a small and a large anatomical structures, in the four-chamber, abdominal perimeter, and longitudinal spine views.The CNR was classified as poor (CNR < .75),fair (CNR: .75÷1.5), good (CNR: 1.5÷2.25)and excellent (CNR >2.25).Results: Interobserver agreements of CNR for the two operators were fair to good.Conclusions: We demonstrated moderate interobserver reproducibility of the CNR.Sonographer CNR assessment of the 4-chamber view may be the best approach for evaluating the quality of ultrasound images in daily routine practice.EP01.39:Table 1.Small structure Large structure ICC (95% CI) P ICC (95% CI) P Abdominal perimeter view .50(.43 -.62) <.001 .58(.45 -.68) <.001 4-chamber view .64(.49 -.74) <.001 .54(.42 -.63) <.001 Longitudinal spine view .52 (.40 -.63) <.001 .52 (.39 -.64) <.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
EP01.41: Performance of an AI software in automatic detection of quality criteria and characteristics on fetal ultrasound images
Date Crossref
01/09/2024
Éditeur
Wiley
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Medical Imaging and AnalysisAI in cancer detectionRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging

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