Stiffness Evaluation of Aortic Aneurysms Using an Ultrafast Principal Strain Estimator: In Vitro Validation
Notice bibliographique
Résumé
Aortic stiffness is altered by cardiovascular diseases and exacerbated in innate or pathological conditions, which might be detected by noninvasive vascular elastography. However, accuracy and robustness of conventional elastography with low frame rate and limited lateral resolution are expected to deteriorate due to the rapid motion and large 3D deformation of the aortic arch. Considering that tissue-Doppler imaging (TDI) is advantageous for large deformation conditions and optical flow (OF) tracking is accurate for small motions, an ultrafast regularized TDI-OF principal strain estimator is proposed to evaluate aortic stiffness in vitro. Two aorta-mimicking phantom models were designed and driven by a hydraulic pump to simulate wall deformations under normal and pathological aortic aneurysm conditions. Deformation data were recorded by ultrafast diverging echoes using a Verasonics platform equipped with a 2.5 MHz phased array transducer (frame rate: 4500 Hz). Contrast and resolution were enhanced by coherent compounding with TDI motion compensation. Aortic principal strain maps and regional strain curves were then estimated by using the proposed model, which was modified by a regularization strategy and treated as a least-squares problem to improve the estimation robustness. The aortic stiffness was evaluated using the 2D principal strain maps in systolic and diastolic phases. Accumulated strain curves of superior and inferior aortic walls were also documented. In vitro principal strain ranges were smaller in the case of the aortic aneurysm compared with normal aorta. Heterogeneous strain patterns were also observed. These results suggest that the proposed model could detect and evaluate aortic aneurysm stiffness and may be useful clinically for the early and timely detection of degraded mechanical properties to impact patient outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».