Deformability of ascending thoracic aorta aneurysms assessed using ultrafast ultrasound and a principal strain estimator: In vitro evaluation and in vivo feasibility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noninvasive vascular strain imaging under conventional line-by-line scanning has a low frame rate and lateral resolution and depends on the coordinate system. It is thus affected by high deformations due to image decorrelation between frames. PURPOSE: To develop an ultrafast time-ensemble regularized tissue-Doppler optical-flow principal strain estimator for aorta deformability assessment in a long-axis view. METHODS: This approach alleviated the impact of lateral resolution using image compounding and that of the coordinate system dependency using principal strain. Accuracy and feasibility were evaluated in two aorta-mimicking phantoms first, and then in four age-matched individuals with either a normal aorta or a pathological ascending thoracic aorta aneurysm (TAA). RESULTS: Instantaneous aortic maximum and minimum principal strain maps and regional accumulated strains during each cardiac cycle were estimated at systolic and diastolic phases to characterize the normal aorta and TAA. In vitro, principal strain results matched sonomicrometry measurements. In vivo, a significant decrease in maximum and minimum principal strains was observed in TAA cases, whose range was respectively 7.9 ± 6.4% and 8.2 ± 2.6% smaller than in normal aortas. CONCLUSIONS: The proposed principal strain estimator showed an ability to potentially assess TAA deformability, which may provide an individualized and reliable evaluation method for TAA rupture risk assessment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».