How Flow Reduction Influences the Intracranial Aneurysm Occlusion: A Prospective 4D Phase-Contrast MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Flow-diverter stents are widely used for the treatment of wide-neck intracranial aneurysms. Various parameters may influence intracranial aneurysm thrombosis, including the flow reduction induced by flow-diverter stent implantation, which is assumed to play a leading role. However, its actual impact remains unclear due to the lack of detailed intra-aneurysmal flow measurements. This study aimed to clarify this relationship by quantitatively measuring the intra-aneurysmal flow using 4D phase-contrast MR imaging. MATERIALS AND METHODS: We acquired prospective pre- and post-stent implantation 4D phase-contrast MR imaging data of a consecutive series of 23 patients treated with flow-diverter stents. Velocity field data were combined with the intraprocedural 3D angiogram vessel geometries for precise intracranial aneurysm extraction and partial volume correction. Intra-aneurysmal hemodynamic modifications were compared with occlusion outcomes at 6 and 12 months. RESULTS: The averaged velocities at systole were lower after flow-diverter stent implantation for all patients and ranged from 21.7 ± 7.1 cm/s before to 7.2 ± 2.9 cm/s after stent placement. The velocity reduction was more important for the group of patients with aneurysm thrombosis at 6 months (68.8%) and decreased gradually from 66.2% to 55% for 12-month thrombosis and no thrombosis, respectively (P = .08). CONCLUSIONS: We propose an innovative approach to measure intracranial flow changes after flow-diverter stent implantation. We identified a trend between flow reduction and thrombosis outcome that brings a new insight into current understanding of the flow-diversion treatment response.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».