H-scan trajectories indicate the progression of specific diseases.
H-scan trajectories indicate the progression of specific diseases.
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H扫描轨迹显示特定疾病的进展情况。
DOI：
10.1002/mp.15108
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发表时间：
2021-09
期刊：
影响因子：
3.8
通讯作者：
Parker KJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Baek J;Parker KJ
随着定量参数的发展，超声评估病理的能力不断提高。其中有一组参数来自最近的H-扫描分析subresolvable散射。这些组织/超声相互作用的定量测量的出现现在使得能够研究多维空间中多参数特征的独特轨迹，代表特定疾病随时间的进展。我们开发了数学和视觉工具，这些工具可以有效地对独立研究中的几种疾病的稳定进展进行分类，量化和可视化，所有这些都在一个统一的框架内。在应用超声回波的H扫描分析后，我们训练了一个支持向量机（SVM）来将进行性肝病的独特轨迹与纤维化、脂肪变性和胰腺导管腺癌（PDAC）转移进行分类。我们的方法包括发展轨迹图和疾病特异性彩色成像染色。多维SVM图像分类在三个不同的研究中达到了100%的准确率。H扫描轨迹可用于跟踪多种疾病的进展，改善诊断，分期和评估对治疗的反应。
The ability of ultrasound to assess pathology is increasing with the development of quantitative parameters. Among these are a set of parameters derived from the recent H-scan analysis of subresolvable scattering. The emergence of these quantitative measures of tissue/ultrasound interactions now enables a study of the unique trajectories of multiparametric features in multidimensional space, representing the progression of specific diseases over time. We develop the mathematical and visual tools that are effective for classifying, quantifying, and visualizing the steady progression of several diseases from independent studies, all within a uniform framework. After applying the H-scan analysis of ultrasound echoes, we trained a support vector machine (SVM) to classify the unique trajectories of progressive liver disease from fibrosis, steatosis, and pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) metastasis. Our approaches include the development of trajectory maps and disease-specific color imaging stains. The multidimensional SVM image classification reached 100% accuracy across the three different studies. H-scan trajectories can be useful to track the progression of multiple classes of diseases, improving diagnosis, staging, and assessing the response to therapy.
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影响因子：
4.6
作者：
Sadeghi-Naini A;Sannachi L;Tadayyon H;Tran WT;Slodkowska E;Trudeau M;Gandhi S;Pritchard K;Kolios MC;Czarnota GJ
通讯作者：
Czarnota GJ
影响因子：
1.4
作者：
Parker KJ;Baek J
通讯作者：
Baek J
影响因子：
7.5
作者：
CORTES, C;VAPNIK, V
通讯作者：
VAPNIK, V
影响因子：
2.4
作者：
PARKER, KJ
通讯作者：
PARKER, KJ
DOI：
10.1093/ehjci/jex218
发表时间：
2018-12-01
期刊：
European heart journal. Cardiovascular Imaging
影响因子：
--
作者：
Sacchi S;Dhutia NM;Shun-Shin MJ;Zolgharni M;Sutaria N;Francis DP;Cole GD
通讯作者：
Cole GD