Translation of Simultaneous Vessel Wall Motion and Vectorial Blood Flow Imaging in Healthy and Diseased Carotids to the Clinic: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the clinical feasibility of simultaneous extraction of vessel wall motion and vectorial blood flow at high frame rates for both extraction of clinical markers and visual inspection. If available in the clinic, such a technique would allow a better estimation of plaque vulnerability and improved evaluation of the overall arterial health of patients. In this study, both healthy volunteers and patients were recruited and scanned using a planewave acquisition scheme that provided a data set of 43 carotid recordings in total. The vessel wall motion was extracted based on the complex autocorrelation of the signals received, while the vector flow was extracted using the transverse oscillation technique. Wall motion and vector flow were extracted at high frame rates, which allowed for a visual appreciation of tissue movement and blood flow simultaneously. Several clinical markers were extracted, and visual inspections of the wall motion and flow were conducted. From all the potential markers, young healthy volunteers had smaller artery diameter (7.72 mm) compared with diseased patients (9.56 mm) ( p -value ≤ 0.001), 66% of diseased patients had backflow compared with less than 10% for the other patients ( p -value ≤ 0.05), a carotid with a pulse wave velocity extracted from the wall velocity greater than 7 m/s was always a diseased vessel, and the peak wall shear rate decreased as the risk increases. Based on both the pathological markers and the visual inspection of tissue motion and vector flow, we conclude that the clinical feasibility of this approach is demonstrated. Larger and more disease-specific studies using such an approach will lead to better understanding and evaluation of vessels, which can translate to future use in the clinic.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».