Abstract 295: Magnetic Resonance Imaging Characterization of Peripheral Arterial Chronic Total Occlusions With MicroCT and Histologic Validation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Guidelines recommend surgical bypass for peripheral chronic total occlusions (CTOs). Endovascular revascularization, however, offers improved morbidity and shorter length of hospitalization. Not all lesions are amenable to this technique but predicting crossability is difficult due to limitations in characterizing CTOs with current imaging techniques. This study demonstrates the ability of MRI to characterize peripheral CTO components with microCT and histologic validation. Methods: MRI was performed on 15 excised human peripheral arterial CTO segments from 4 patients. Each sample was imaged at 7 Tesla at high resolution (75μm3 voxels) to produce T2- and T2*-maps using ultrashort echo (UTE) sequences with echo times: {20μs, 500μs, 1ms}. A T2* difference image was produced by subtracting the UTE images and a phase map was constructed. The T2, UTE 20μs and T2* difference images were used together to differentiate CTO components. MicroCT and histology were used to validate regions of interest (ROIs). Results: 3 independent reviewers identified 47 ROIs. There was excellent agreement between MRI and microCT for calcium (sensitivity 87%, specificity 99%). There was also good agreement between MRI and histology for adipose tissue (100%, 100%), soft tissue (97%, 97%), thrombus (78%, 100%), collagen (83%, 94%) and open lumen (95%, 98%). Conclusions: These results demonstrate the potential of high-resolution T2 and T2* imaging using UTE, to characterize lesion components in human peripheral CTOs. Further work is required to better differentiate thrombus from collagen. This study provides the foundation for future studies in determining the lesion crossability in CTOs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».