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Enregistrement W3118643358 · doi:10.2991/artres.k.201209.062

P.50 Radial Artery Phenotyping in Fibromuscular Dysplasia Through Ultra-High Frequency Ultrasound: A Radiomic Approach

2020· article· en· W3118643358 sur OpenAlexaboutno aff
Federica Poli, Rosa María Bruno, Francesco Faita, Hakim Khettab, Michel Azizi, Saverio Vitali, Mirco Cosottini, Davide Caramella, Lorenzo Ghiadoni, Stefano Taddei, Pierre Boutouyrie, Alexandre Persu, Xavier Jeunemaı̂tre, Aurélien Lorthioir

Notice bibliographique

RevueArtery Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal and Vascular Pathologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibromuscular dysplasiaRadiologyUltrasoundInternal medicineRenal artery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale and Aim This study is aimed at identifying possible patterns of vascular wall disarray and remodeling in radial arteries of patients with fibromuscular dysplasia (FMD), by means of ultrahigh frequency ultrasound (UHFUS). Methods UHFUS scans of the radial arteries and of 30 FMD patients and 30 healthy controls were obtained by VevoMD (70 MHz probe, FUJIFILM, VisualSonics, Toronto, Canada). 10 end-diastolic frames for each subject were analyzed. 74 radiomic features and 4 engineered parameters were extracted: intima-media thickness (IMT) and adventitia thickness (AT), an adjunctive acoustic interface for each layer (IMT and AT triple signal). The extracted parameters were used to train classification models, using Support Vector Machine Linear (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis (LDA). The models were then tested on an independent validation population (38 FMD patients and 28 healthy subjects). Results IMT (185 ± 46 vs 168 ± 37, p =) and AT (104 ± 34 vs 96 ± 35, p = 0.004) were significantly higher in FMD than in controls. IMT and AT triple signal were also more frequent in FMD than in control images ( p < for both). The most accurate classification models were LDA (sensitivity = 0.67, specificity = 0.76, accuracy = 0.71, AUC = 0.71) and Logistic Regression (sensitivity = 0.71, specificity = 0.72, accuracy = 0.71, AUC = 0.71). The models showed and accuracy of about 70% when tested on the validation population. Conclusions Wall ultrastructure of radial arteries of FMD patients is extensively altered: IMT and AT are thickened and the first and/or second layer of the arterial wall is splitted, showing a triple signal feature. Radiomic descriptors combined with engineered parameters allow to distinguish between radial images from FMD patients and controls with a 70% accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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