Applications of a Novel Microangioscope for Neuroendovascular Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Visualization in neuroendovascular intervention currently relies on biplanar fluoroscopy and contrast administration. With the advent of endoscopy, direct visualization of the intracranial intravascular space has become possible with microangioscopes. We analyzed the efficacy of our novel microangioscope to enable direct observation and inspection of the cerebrovasculature, complementary to a standard fluoroscopic technique. MATERIALS AND METHODS: Iterations of microangioscopes were systematically evaluated for use in neurodiagnostics and neurointerventions in both live animal and human cadaveric models. Imaging quality, trackability, and navigability were assessed. Diagnostic procedures assessed included clot identification and differentiation, plaque identification, inspection for vessel wall injury, and assessment of stent apposition. Interventions performed included angioscope-assisted stent-retriever thrombectomy, clot aspiration, and coil embolization. RESULTS: The microangioscope was found helpful in both diagnosis and interventions by independent evaluators. Mean ratings of the imaging quality on a 5-point scale ranged from 3.0 (clot identification) to 4.7 (Pipeline follow-up). Mean ratings for clinical utility ranged from 3.0 (aspiration thrombectomy) to 4.7 (aneurysm treatment by coil embolization and WEB device). CONCLUSIONS: This fiber optic microangioscope can safely navigate and visualize the intravascular space in human cadaveric and in vivo animal models with satisfactory resolution. It has potential value in diagnostic and neurointerventional applications.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».