Robust cerebrovascular blood velocity and flow rate estimation from 4D‐<scp>CTA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Blood velocity and flow rate information may be helpful for a wide variety of applications, but it often requires separate acquisitions. The dynamic information combined with the high spatial resolution of four-dimensional computed tomography angiography (4D-CTA) offers the possibility to quantify blood flow simultaneous to vascular anatomy. METHODS: A 4D-CTA clinical protocol with a novel dedicated postprocessing were validated in vitro in a patient-specific model, and tested in a pilot study of six patients. Blood flow was assessed in both internal carotid (ICAs) and vertebral (VAs) arteries by analyzing spatial displacement of contrast agent in the form of time-intensity curves (TICs). Unlike previous approaches, it does not require any a priori assumptions about TIC shape, but rather computes mean velocity and flow rates from the spatial displacement of the TICs along the automatically segmented vessels. RESULTS: In vitro experiments showed good agreement between 4D-CTA and flowmeter measurements under steady and pulsatile flow conditions. In vivo measurements exhibited large interpatient variability of the TIC shapes, from which blood flow rates could nevertheless be successfully measured in all patients and investigated vessels. On average, measured flow rates were 3.2 ± 0.7 ml/s (in ICAs) and 1.3 ± 0.8 ml/s (in VAs) consistent with previous reference standards. Contrary to our novel approach, which considered the full TIC shape, application of previous time-to-peak analyses based on idealized TIC shapes showed limited reliability. CONCLUSIONS: We demonstrate the high potential of 4D-CTA for assessing blood velocity and flow rate in addition to anatomical evaluation. The wide variety of TIC shapes encountered in vivo highlights the importance of an adaptive TIC analysis as proposed in the present work.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».