High-Resolution Angioscopic Imaging During Endovascular Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endoluminal optical imaging, or angioscopy, has not seen widespread application during neurointerventional procedures, largely as a result of the poor imaging resolution of existing angioscopes. Scanning fiber endoscopes (SFEs) are a novel endoscopic platform that allows high-resolution video imaging in an ultraminiature form factor that is compatible with currently used distal access endoluminal catheters. OBJECTIVE: To test the feasibility and potential utility of high-resolution angioscopy with an SFE during common endovascular neurosurgical procedures. METHODS: A 3.7-French SFE was used in a porcine model system to image endothelial disruption, ischemic stroke and mechanical thrombectomy, aneurysm coiling, and flow-diverting stent placement. RESULTS: High-resolution, video-rate imaging was shown to be possible during all of the common procedures tested and provided information that was complementary to standard fluoroscopic imaging. SFE angioscopy was able to assess novel factors such as aneurysm base coverage fraction and side branch patency, which have previously not been possible to determine with conventional angiography. CONCLUSION: Endovascular imaging with an SFE provides important information on factors that cannot be assessed fluoroscopically and is a novel platform on which future neurointerventional techniques may be based because it allows for periprocedural inspection of the integrity of the vascular system and the deployed devices. In addition, it may be of diagnostic use for inspecting the vascular wall and postprocedure device evaluation.
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 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 ».