Investigation of the effect of geometrical features of carotid artery plaque on turbulence intensity using Doppler ultrasound and particle image velocimetry
Notice bibliographique
Résumé
Stenosis severity alone is not a sensitive indicator of ischemic stroke risk; however, it remains the primary indicator for clinical decision-making. Carotid endarterectomy is strongly recommended for patients with severe stenosis, while treatment for lesser stenosis severity remains disputed. Thromboembolism is one of the major causes of ischemic stroke and has shown high correlation with hemodynamic factors, such as turbulence. Geometrical factors - such as the degree of stenosis severity, plaque eccentricity, and ulceration - can alter the local hemodynamics of the carotid artery, such as by inducing flow disturbances. The objective of this work was to investigate the impact of these geometrical features on the level of turbulence intensity using DUS and PIV. A family of carotid artery models was examined with geometries ranging from disease-free to severe stenosis, in both eccentric and concentric forms of plaque symmetry, and in the case of moderate stenosis (50%) with and without ulceration. Plaque eccentricity and ulceration were found to enhance the flow disturbances downstream of a stenosis, suggesting that clinical diagnosis should consider plaque shape and roughness in addition to stenosis severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».