COMPARISON OF OPTICAL POLARIMETRY AND DIFFUSION TENSOR MR IMAGING FOR ASSESSING MYOCARDIAL ANISOTROPY
Notice bibliographique
Résumé
We have recently proposed an optical method for assessing heart structure that uses polarized light measurement of birefringence as an indicator of tissue anisotropy. The highly aligned nature of healthy cardiac muscle tissue has a detectable effect on the polarization of light, resulting in a measurable phase shift ("retardance"). When this organized tissue structure is perturbed, for example after cardiac infarction (heart attack), scar tissue containing disorganized collagen is formed, causing a decrease in the measured retardance values. However, these are dependent not only on tissue anisotropy, but also on the angle between the tissue's optical anisotropy direction and the beam interrogating the sample. To remove this experimental ambiguity, we present a method that interrogates the sample at two different incident beam angles, thus yielding enough information to uniquely determine the true magnitude and orientation of the tissue optical anisotropy. We use an infarcted porcine heart model to compare these polarimetry-derived anisotropy metrics with those obtained with diffusion tensor magnetic resonance imaging (DT-MRI). The latter yields the anisotropy and the direction of tissue water diffusivity, providing an independent measure of tissue anisotropy. The optical and MR results are thus directly compared in a common ex vivo biological model of interest, yielding reasonable agreement but also highlighting some technique-specific differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».