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Enregistrement W2063304235 · doi:10.1016/j.ultras.2014.09.005

Ultrasound speckle tracking for radial, longitudinal and circumferential strain estimation of the carotid artery – An in vitro validation via sonomicrometry using clinical and high-frequency ultrasound

2014· article· en· W2063304235 sur OpenAlexaboutno aff
Matilda Larsson, Brecht Heyde, Florence Kremer, Lars‐Åke Brodin, Jan D’hooge

Notice bibliographique

RevueUltrasonics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVlaamse regeringVetenskapsrådetHjärt-LungfondenFonds Wetenschappelijk OnderzoekVINNOVA
Mots-clésUltrasoundSonomicrometrySpeckle patternLateral strainBiomedical engineeringStrain (injury)MedicineMaterials scienceUltrasonic sensorStrain rateNuclear medicineRadiologyAnatomyOpticsHemodynamicsInternal medicinePhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasound speckle tracking for carotid strain assessment has in the past decade gained interest in studies of arterial stiffness and cardiovascular diseases. The aim of this study was to validate and directly contrast carotid strain assessment by speckle tracking applied on clinical and high-frequency ultrasound images in vitro. Four polyvinyl alcohol phantoms mimicking the carotid artery were constructed with different mechanical properties and connected to a pump generating carotid flow profiles. Gray-scale ultrasound long- and short-axis images of the phantoms were obtained using a standard clinical ultrasound system, Vivid 7 (GE Healthcare, Horten, Norway) and a high-frequency ultrasound system, Vevo 2100 (FUJIFILM, VisualSonics, Toronto, Canada) with linear-array transducers (12L/MS250). Radial, longitudinal and circumferential strains were estimated using an in-house speckle tracking algorithm and compared with reference strain acquired by sonomicrometry. Overall, the estimated strain corresponded well with the reference strain. The correlation between estimated peak strain in clinical ultrasound images and reference strain was 0.91 (p<0.001) for radial strain, 0.73 (p<0.001) for longitudinal strain and 0.90 (p<0.001) for circumferential strain and for high-frequency ultrasound images 0.95 (p<0.001) for radial strain, 0.93 (p<0.001) for longitudinal strain and 0.90 (p<0.001) for circumferential strain. A significant larger bias and root mean square error was found for circumferential strain estimation on clinical ultrasound images compared to high frequency ultrasound images, but no significant difference in bias and root mean square error was found for radial and longitudinal strain when comparing estimation on clinical and high-frequency ultrasound images. The agreement between sonomicrometry and speckle tracking demonstrates that carotid strain assessment by ultrasound speckle tracking is feasible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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