Comparison of Carotid Plaque Ulcer Detection Using Contrast-Enhanced and Time-of-Flight MRA Techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Ulceration in carotid plaque is a risk indicator for ischemic stroke. Our aim was to compare plaque ulcer detection by standard TOF and CE-MRA techniques and to identify factors that influence its detection. MATERIALS AND METHODS: Carotid MR imaging scans were acquired on 2066 participants in the ARIC study. We studied the 600 thickest plaques. TOF-MRA, CE-MRA, and black-blood MR images were analyzed together to define ulcer presence (plaque surface niche ≥2 mm in depth). Sixty ulcerated arteries were detected. These arteries were randomly assigned, along with 40 nonulcerated plaques from the remaining 540, for evaluation of ulcer presence by 2 neuroradiologists. Associations between ulcer detection and ulcer characteristics, including orientation, location, and size, were determined and explored by CFD modeling. RESULTS: One CE-MRA and 3 TOF-MRAs were noninterpretable and excluded. Of 71 ulcers in 56 arteries, readers detected an average of 39 (55%) on both TOF-MRA and CE-MRA, 26.5 (37.5%) only on CE-MRA, and 1 (1.5%) only on TOF-MRA, missing 4.5 (6%) ulcers by both methods. Ulcer detection by TOF-MRA was associated with its orientation (distally pointing versus perpendicular: OR = 5.57 [95% CI, 1.08-28.65]; proximally pointing versus perpendicular: OR = 0.21 [95% CI, 0.14-0.29]); location relative to point of maximum stenosis (distal versus isolevel: OR = 5.17 [95% CI, 2.10-12.70]); and neck-to-depth ratio (OR = 1.96 [95% CI, 1.11-3.45]) after controlling for stenosis and ulcer volume. CONCLUSIONS: CE-MRA detects more ulcers than TOF-MRA in carotid plaques. Missed ulcers on TOF-MRA are influenced by ulcer orientation, location relative to point of maximum stenosis, and neck-to-depth ratio.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».