The in vivo diagnosis of early‐stage aortic valve sclerosis using magnetic resonance imaging in a rabbit model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To use magnetic resonance imaging (MRI) to identify and monitor early aortic valve sclerosis (AVS) induced by cholesterol feeding in rabbits. AVS is a highly prevalent disease process, affecting more than 25% of the population over age 65. A major obstacle to early stage medical management of AVS has been the lack of an objective noninvasive technique to identify its presence and monitor its progress. MATERIALS AND METHODS: Retrospectively gated CINE fast spoiled gradient echo (fSPGR) images of aortic valve cusps were collected at 3-month intervals starting at 6 months using a 1.5 T MR scanner interfaced with a customized surface radiofrequency coil. At 16 months a subset of animals was sacrificed and excised cusps were examined with both high frequency ultrasound (US) and histopathological techniques to validate the MRI method. RESULTS: MR and US analysis identified significant thickening of diseased AV cusps when compared to control (P < 0.05). Histopathological analysis confirmed the presence of human-like AVS in diseased rabbit valves. CONCLUSION: Early AVS, exemplified by increased valve thickness, can be identified in vivo using high-resolution MRI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».