Neurovascular stent artifacts in 3D‐TOF and 3D‐PCMRI: Influence of stent design on flow measurement
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The morphological and hemodynamic evaluations of neurovascular diseases treated with stents would benefit from noninvasive imaging techniques such as 3D time-of-flight MRI (3D-TOF) and 3D phase contrast MRI (3D-PCMRI). For this purpose, a comprehensive evaluation of the stent artifacts and their impact on the flow measurement is critical. METHODS: The artifacts of a representative sample of neurovascular stents were evaluated in vitro with 3D-TOF and 3D-PCMRI sequences. The dependency of the artifacts with respect to the orientation was analyzed for each stent design as well as the impact on the flow measurement accuracy. Furthermore, the 3D-PCMRI data of four patients carrying intracranial aneurysms treated with flow diverter stents were analyzed as illustrative examples. RESULTS: The stent artifacts were mainly confined to the stent lumen therefore indicating the leading role of shielding effect. The influence of the stent design and its orientation with respect to the transmitting MR coils were highlighted. The artifacts impacted the 3D-PCMRI velocities mainly in the low magnitude domains, which were discarded from the analysis ensuring reliable near-stent velocities. The feasibility of in-stent flow measurements was confirmed in vivo on two patients who showed strong correlation between flow and geometric features. In two other patients, the consistency of out-of-stent velocities was verified qualitatively through intra-aneurysmal streamlines except when susceptibility artifacts occurred. CONCLUSION: The present results motivate the conception of low inductance or nonconductive stent design. Furthermore, the feasibility of near-stent 3D-PCMRI measurements opens the door to clinical applications like the post-treatment follow-up of stenoses or intracranial aneurysms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».