Three-dimensional visualization and thickness estimation of aortic valve cusps using high-frequency ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
High-frequency ultrasound techniques are introduced for three-dimensional imaging and thickness estimation of fresh heart valve cusps. Images of porcine aortic valve specimens were acquired within a 12 x 8 x 8 mm3 volume using a VisualSonics VS40 micro-imaging system operating at a 40 MHz centre frequency. Two image volumes were obtained from each of six left coronary cusps. One volume was acquired with the specimen submerged in distilled water and the second volume was acquired through either Hanks physiologic solution or coronary perfusion solution (CPS). The fibrosa, spongiosa and ventricularis were most readily distinguished when the specimen was imaged in distilled water. Colour thickness maps were computed from B-mode image data, and the mean and standard deviations of the thickness were determined for each cusp. In 11 of 12 trials, the image analysis algorithm yielded valid thickness estimates over greater than 98% of the region examined. Mean thickness estimates obtained with specimens submerged in Hanks solution or CPS ranged from 0.66 to 1.03 mm, and submersion in distilled water increased the mean thickness by 20-40%. This observation suggests that the cusps osmotically absorbed water. Information provided by high-frequency ultrasound is expected be valuable for characterizing the morphological properties of heart valves.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».