Synchrotron speckle-based x-ray phase-contrast imaging for mapping intra-aneurysmal blood flow without contrast agent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intracranial aneurysms carry risk of rupture with life threatening consequences. Hemodynamic forces are considered to be the key in cerebral aneurysm rupture. Notably, the hemodynamic analysis requires precise characterization of intra-aneurysmal blood velocity field, raising the need to develop novel measurement techniques. This study aims to assess the performance of speckle-based x-ray phase contrast particle imaging velocimetry (PIV) for velocity field mapping of a pulsatile blood flow in a patient specific aneurysm model without contrast agent. Porcine blood was used in a blood circulation loop including the aneurysm model, which was imaged using the synchrotron x-ray phase contrast imaging (PCI) at an optimum phase propagation distance. X-ray images were processed to improve speckle characteristics for PIV analysis. A computational fluid dynamic (CFD) model was developed for simulation of the blood velocity field and compared to the x-ray PCI-PIV measurements. The CFD model and x-ray PCI-PIV measurements showed similar intra-aneurysmal blood flow structures although the velocity magnitudes were generally higher in CFD model. Contrary to CFD model, x-ray PCI-PIV measurements revealed formation of blood cell stagnation at the aneurysm dome at low blood flow rate, cushioning upon the blood flow shear force. Synchrotron x-ray PCI-PIV offers potential for hemodynamic analysis in patient specific cerebral aneurysm models without contrast agent.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».