P.50 Radial Artery Phenotyping in Fibromuscular Dysplasia Through Ultra-High Frequency Ultrasound: A Radiomic Approach
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».