Characterization of aortic remodeling following Kawasaki disease: Toward a fully developed automatic biparametric model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mechanical properties of the arteries are essential in assessing cardiovascular diseases. New imaging modalities that allow mapping strain, shear and elasticity distributions within the arterial wall are rapidly evolving. Very recently, our group introduced an iterative optical flow-based elastography method devoted to B-mode data. In this paper, the authors propose an adaptation of the optical flow method to investigate aortic remodeling following Kawasaki disease, an early childhood vasculitis. Namely, displacement and strain of the aortic wall are used to assess aortic stiffness in this human disease model. The authors also introduce a fully developed automatic method to support postprocessing data analysis. METHODS: The sequalae of Kawasaki disease on the ascending aorta were examined in children. The pathologic population (n = 4) was 15.00 ± 2.45 years old, while the healthy control population (n = 5) was 13.13 ± 0.18 years old. B-mode data were digitally recorded with commercially available cardiac echocardiography machines. RESULTS: Kawasaki disease had a very significant impact on the aortic stiffness. Indeed, pathologic subjects' aortic wall strain estimate was significantly lower compared to healthy controls (2.75% ± 0.56% versus 4.24% ± 0.65%, respectively; p < 0.001). Similarly, displacement of the aortic wall was also significantly lower compared to controls (p < 0.001). CONCLUSIONS: The potential of the optical flow-based method to quantify aortic wall remodeling in a human disease model was demonstrated. The authors now intend to extend this investigation to a larger pathologic cohort with various degrees of vasculitis 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».