Abstract WP227: Noninvasive Blood Flow Measures in Atherosclerosis of the Posterior Circulation: Quantitative MRA Bests TOF Signal Intensity Ratio in VERiTAS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fractional flow across an atherosclerotic lesion measured with TOF-MRA signal intensity ratio (SIR) may be used to gauge hemodynamic severity and to predict subsequent stroke. The degree of flow impairment may also be ascertained by quantitative MRA (QMRA). We analyzed performance of these noninvasive imaging parameters to estimate risk of subsequent posterior circulation events in VERiTAS. Methods: TOF-MRA data and QMRA were simultaneously acquired in VERiTAS. SIR were derived from TOF source images and normalized for analysis with volume flow ratios (VFR) on QMRA at standard anatomical landmarks and across the maximal stenosis. Statistics analyzed the correlation between SIR and VFR, and the ability of each to predict clinical events. Results: 72 subjects (mean age 65.6±10.3 years, 32 (44%) women) with posterior circulation atherosclerosis were enrolled in VERiTAS. Posterior communicating artery (PCOMM) flow to the posterior circulation was detected in 85% on the right, in 86% on the left, with bilateral PCOMM flow in 78%. Fractional flow measures or SIR across the maximal stenotic lesion evident on TOF MRA was reduced in 43%, increased in 16%, with no change in 40%. SIR from the proximal to distal basilar artery segments increased in 62%, was unchanged in 33% and decreased in 4% of cases. SI and VFR exhibited limited correlation at corresponding arterial segments. QMRA VFR indicative of low distal flow status predicted subsequent clinical events, unlike SIR. Conclusions: Evaluation of hemodynamics in posterior circulation atherosclerosis reveals superiority of QMRA to SIR in prospectively predicting recurrent ischemia. Collateral circulation, tandem disease and unique aspects of vertebrobasilar atherosclerosis likely influence the utility of SIR on TOF MRA.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».