Puncturing Plaques
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test and validate magnetic resonance imaging (MRI) sequences for peripheral artery lesion characterization and relate the MRI characteristics to the amount of force required for a guidewire to puncture peripheral chronic total occlusions (CTOs) as a surrogate for immediate failure of endovascular therapy. METHODS: voxels) with T2-weighted (T2W) and ultrashort echo time (UTE) sequences on a 7-T MR scanner. The MR images (n=15) were validated with micro-computed tomography and histology. CTOs (n=40) were classified by their MR signal characteristics as "soft" (signals indicating fat, thrombus, microchannels, or loose fibrous tissue), "hard" (collagen and/or speckled calcium signals), or "calcified" (calcified nodule signals). A 2-kg load cell advanced the back end of a 0.035-inch stiff guidewire at a fixed displacement rate (0.05 mm/s) through the CTOs, and the forces required to cross each lesion were measured. RESULTS: T2W images showed fat as hyperintense and hardened tissue as hypointense. Calcium and thrombus appeared as a signal void in conventional MRI sequences but were easily identified in UTE images (thrombus was hyperintense and calcium hypointense). MRI accurately differentiated "hard," "soft," and "calcified" CTOs based on associated guidewire puncture force. The guidewire could not enter "calcified" CTOs (n=6) at all. "Hard" CTOs (n=9) required a significantly higher (p<0.001) puncture force of 1.71±0.51 N vs 0.43±0.36 N for "soft" CTOs (n=25). CONCLUSION: MRI characteristics of PAD lesions correlate with guidewire puncture forces, an important aspect of crossability. Future work will determine if clinical MR scanners can be used to predict success in peripheral vascular interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».