Molecular imaging of cardiovascular inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs), including atherosclerosis, are chronic inflammatory diseases characterised by a complex and evolving tissue micro-environment. Molecular heterogeneity of inflammatory responses translates into clinical outcomes. However, current medical imaging modalities are unable to reveal the cellular and molecular events at a level of detail that would allow more accurate and timely diagnosis and treatment. This is an inherent limitation of the current imaging tools, which are restricted to anatomical or functional data. Molecular imaging-the visualisation and quantification of molecules in the body-is already established in the clinic in the form of PET, yet the use of PET in CVD is limited. In this visual review, we will guide you through the current state of molecular imaging research, assessing the respective strengths and weaknesses of molecular imaging modalities, including those already being used in the clinic such as PET and MRI and emerging technologies at preclinical stage, such as photoacoustic imaging. We discuss the basic principles of each technology and provide key examples of their application in imaging inflammation in CVD and the added value into the diagnostic decision-making process. Finally, we discuss the barriers to the rapid successful clinical translation of these novel diagnostic modalities. LINKED ARTICLES: This article is part of a themed issue on Molecular imaging - visual themed issue. To view the other articles in this section visit http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bph.v178.21/issuetoc.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».