Virtual-versus-Real Implantation of Flow Diverters: Clinical Potential and Influence of Vascular Geometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Intracranial stents have become extremely important in the endovascular management of complex intracranial aneurysms. Sizing and landing zone predictions are still very challenging steps in the procedure. Virtual stent deployment may help therapeutic planning, device choice, and hemodynamic simulations. We aimed to assess the predictability of our recently developed virtual deployment model by comparing in vivo and virtual stents implanted in a consecutive series of patients presenting with intracranial aneurysms. MATERIALS AND METHODS: Virtual stents were implanted in patient-specific geometries of intracranial aneurysms treated with the Pipeline Embolization Device. The length and cross-section of virtual and real stents measured with conebeam CT were compared. The influence of vessel geometry modifications occurring during the intervention was analyzed. RESULTS: = 0.67) with the virtual-versus-real stent radius differences of -6% ± 7% (5% ± 4%) for predictions based on pre- and poststent implantation 3D rotational angiography. These mismatches were due principally to implantation concerns and vessel-shape modifications. CONCLUSIONS: The recently proposed geometric model was shown to predict accurately the deployment of Pipeline Embolization Devices when the stent radius was well-assessed. However, unpredictable delivery manipulations and variations of vessel geometry occurring during the intervention might impact the stent implantation.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».