Hemodynamic patterns of anterior communicating artery aneurysms: a possible association with rupture
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to characterize the different flows present at anterior communicating artery (AcoA) aneurysms and investigate possible associations with rupture. For that purpose, patient-specific computational models of 26 AcoA aneurysms were constructed from 3D rotational angiography images. Bilateral images were acquired in 15 patients who had both A1 segments of the anterior cerebral arteries and models were created by fusing the reconstructed left and right arterial trees. Computational fluid dynamics simulations were performed under pulsatile flow conditions. Visualizations of the flow velocity pattern were created to classify the aneurysms into the following flow types: A) inflow from both A1 segments, B) flow jet in the parent artery splits into three secondary jets, one enters the aneurysm and the other two are directed to the A2 segments, C) the parent artery jet splits into two secondary jets, one is directed to one of the A2 segments and the other enters the aneurysm before being directed to the other A2 segment, and D) the parent artery jet enters the aneurysm before being directed towards the A2 segments. The maximum wall shear stress in the aneurysm at the systolic peak (MWSS) was calculated. Most aneurysms in group A were unruptured and had the lowest MWSS. Group B had the same number of unruptured and ruptured aneurysms, and a low MWSS. Groups C and D had high rupture ratios, being the average MWSS significantly higher in group C. Finally, it was found that the MWSS was higher for ruptured aneurysms of all flow types.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».