Towards microvascular pressure estimation using ultrasound and photoacoustic imaging
Notice bibliographique
Résumé
Microvascular pressure drives perfusion in tissues but is difficult to measure. A method is proposed here to estimate relative pressures in microvessels using photoacoustic and ultrasound tracking of small vessels during calibrated tissue compression. A photoacoustic–ultrasound dual imaging transducer is used to directly compress on tissue in vivo . Photoacoustic signals from blood vessels diminish as an external load is applied and eventually reaches a minimum or vanishes when external pressure is sufficiently greater than the internal pressure. Two methods were proposed to estimate relative pressures. In the first approach, vessels were tracked during compression and when the vessel photoacoustic signals vanished below a set threshold, the internal pressures were assigned as the external loading pressure at the respective collapse point. In this approach pressures required to collapse vessel signatures completely were found to be much greater than physiological blood pressures. An alternative approach was to track the cross-sectional area of small vessels with changing external load and fitting the data to a known Shapiro model for thin-walled vessel compression. This approach produced estimates of internal pressures which were much more realistic. Both approaches produced the same rank-ordering of relative pressures of various vessels in vivo . Approaches thus far require future work to become fully quantitative but the present contributions represent steps towards this goal.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».