CL5D · স্থানিক পুনর্গঠন (ভ্যারিয়েন্স ফিল্টার)

Damaged vs Normal রিজিয়ন — স্থানিক নির্বাচনযোগ্যতা পরীক্ষা

লিভার একসাথে সম্পূর্ণ শক্ত হয় না — প্যাচি নোডিউলের মতো কিছু অংশ ফাইব্রোটিক, বাকি অংশ কাঠামোগতভাবে এখনও স্বাভাবিক থাকে। এখানে পয়েন্ট-ক্লাস্টারিং দিয়ে (বক্স-গ্রিড নয়) একটা সিন্থেটিক টিস্যু-ম্যাপ তৈরি করে, প্রতিটা পয়েন্টে স্থানীয় স্টিফনেস (S) বসিয়ে দেখা হচ্ছে — একটামাত্র গ্লোবাল ডিভাইস-সেটিং (একটা নির্দিষ্ট f, A সমগ্র লিভারে প্রয়োগ) damaged রিজিয়নকে রিভার্স করতে পারছে কিনা, normal রিজিয়নকে অক্ষত রেখে।

AI এন্ট্রপি গেটওয়ে (Phase I Entrance)

AI Overfitting (%) —

র ডাটা প্রসেসিং গ্যাপ, যা Attraction (At) এজেন্টের Base Entropy নির্ধারণ করে পরিমাপের গাউসিয়ান অনিশ্চয়তা নিয়ন্ত্রণ করে।

টিস্যু জেনারেশন (পয়েন্ট-ক্লাস্টার)

মোট পয়েন্ট সংখ্যা —

বক্স-গ্রিডের বদলে স্ক্যাটার পয়েন্ট — কম্পিউটেশনাল খরচ রৈখিক (O(N)), গ্রিডের O(N²) নয়।

ফাইব্রোটিক নোডিউল সংখ্যা —

যত বেশি নোডিউল, ক্ষত তত বেশি ছড়ানো (bridging fibrosis-এর কাছাকাছি); কম হলে localized nodular cirrhosis।

নোডিউল বিস্তার (স্প্রেড) —

স্বাভাবিক/ড্যামেজড থ্রেশহোল্ড (kPa) —

S < থ্রেশহোল্ড হলে "কাঠামোগতভাবে স্বাভাবিক" ধরা হচ্ছে (F0–F1-এর কাছাকাছি elastography কাট-অফ)।

গ্লোবাল ডিভাইস স্টিমুলেশন

ফ্রিকোয়েন্সি f (Hz) —

অ্যামপ্লিটিউড A —

ক্রস-টক কনস্ট্যান্ট

c_NO —

w_NOapop —

k_TGFβ —

c_MMP —

w_e —

স্থানীয় স্টিফনেস ফিল্ড S(x,y) — At এন্ট্রপি ডেরিভেটিভ ম্যাপ

কম S (স্বাভাবিক) উচ্চ S (ফাইব্রোটিক নোডিউল)

গণনা হচ্ছে…

স্টিমুলেশনের আগে (baseline, A=0 — কোনো ডিভাইস নেই)

স্টিমুলেশনের পরে (গ্লোবাল f, A প্রয়োগে)

Excellent Good Moderate Bad Very Bad · সাদা রিং = কাঠামোগতভাবে স্বাভাবিক পয়েন্ট (S কম)

নির্বাচনযোগ্যতা স্কোরবোর্ড

Damaged রিজিয়ন — রিভার্সাল রেট

—

Healthy রিজিয়ন — সংরক্ষণ রেট

—

Damaged গড় Cn (আগে → পরে)

—

Healthy গড় Cn (আগে → পরে)

—

Damaged−Healthy পার্থক্য (পরে, গড়) — শূন্যের কাছে হলে saturation সতর্কতা

—

পাঠ: গণনা হচ্ছে…