Characterization of Atherosclerotic Plaques by Laser Speckle Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A method capable of determining atherosclerotic plaque composition and measuring plaque viscoelasticity can provide valuable insight into intrinsic features associated with plaque rupture and can enable the identification of high-risk lesions. In this article, we describe a new optical technique, laser speckle imaging (LSI), that measures an index of plaque viscoelasticity. We evaluate the potential of LSI for characterizing atherosclerotic plaque. METHODS AND RESULTS: Time-varying helium-neon laser speckle images were acquired from 118 aortic plaque specimens from 14 human cadavers under static and deforming conditions (0 to 200 microm/s). Temporal fluctuations in the speckle patterns were quantified by exponential fitting of the normalized cross-correlation of sequential frames in each image series of speckle patterns to obtain the exponential decay time constant, tau. The decorrelation time constants of thin-cap fibroatheromas (TCFA) (tau=47.5+/-19.2 ms) were significantly lower than those of other atherosclerotic lesions (P<0.001), and the sensitivity and specificity of the LSI technique for identifying TCFAs were >90%. Speckle decorrelation time constants demonstrated strong correlation with histological measurements of plaque collagen (R=0.73, P<0.0001), fibrous cap thickness (R=0.87, P<0.0001), and necrotic core area (R=-0.81, P<0.0001). Under deforming conditions (10 to 200 microm/s), tau correlated well with cap thickness in necrotic core fibroatheromas (P>0.05). CONCLUSIONS: The measurement of speckle decorrelation time constant from laser speckle images provides an index of plaque viscoelasticity and facilitates the characterization of plaque type. Our results demonstrate that LSI is a highly sensitive technique for characterizing plaque and identifying thin-cap fibroatheromas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».