Combined spatiotemporal and frequency-dependent shear wave elastography enables detection of vulnerable carotid plaques as validated by MRI
Notice bibliographique
Résumé
Fatal cerebrovascular events are often caused by rupture of atherosclerotic plaques. However, rupture-prone plaques are often distinguished by their internal composition rather than degree of luminal narrowing, and conventional imaging techniques might thus fail to detect such culprit lesions. In this feasibility study, we investigate the potential of ultrasound shear wave elastography (SWE) to detect vulnerable carotid plaques, evaluating group velocity and frequency-dependent phase velocities as novel biomarkers for plaque vulnerability. In total, 27 carotid plaques from 20 patients were scanned by ultrasound SWE and magnetic resonance imaging (MRI). SWE output was quantified as group velocity and frequency-dependent phase velocities, respectively, with results correlated to intraplaque constituents identified by MRI. Overall, vulnerable lesions graded as American Heart Association (AHA) type VI showed significantly higher group and phase velocity compared to any other AHA type. A selection of correlations with intraplaque components could also be identified with group and phase velocity (lipid-rich necrotic core content, fibrous cap structure, intraplaque hemorrhage), complementing the clinical lesion classification. In conclusion, we demonstrate the ability to detect vulnerable carotid plaques using combined SWE, with group velocity and frequency-dependent phase velocity providing potentially complementary information on plaque characteristics. With such, the method represents a promising non-invasive approach for refined atherosclerotic risk prediction.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».