Non-invasive vascular elastography based on a new 2-D strain estimator : simulation and in vitro results
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies showed that knowledge about the composition of diseased arteries can improve diagnostic decision making. Accordingly, stiffness of the vascular wall and size ratio between structures composing it were proven to be useful to characterize pathology evolution. In order to make it as a routine clinical exam, the non-invasive vascular ultrasound elastography method (NIVE) was recently developed. With NIVE, the blood pressure induces radial strain in the vessel wall that is tracked by ultrasound means. In the current study, displacement fields were computed with a new 2D pixel-based estimator that uses pre-and post-motion radiofrequency (RF) ultrasound images. Linear affine transformations considering pixel intensity variations were used in this method. To better interpret the 2D strain distributions, Von Mises elastograms were computed. The robustness of the method was investigated with simulations of RF signals obtained from a homogeneous tissue contaminated with decorrelation noise, and from simulations of healthy and pathological vessel geometries. In addition, in vitro experiments were conducted on vascular phantoms to validate the method. Results show a good agreement between theory and estimated data. The experimental study allowed us to identify different tissue structures with specific strain distributions around the vessel lumen. These results proved the potential of our estimator to compute elastograms of pathological vessels.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».