Quantitative Blood Flow Measurements in the Common Carotid Artery: A Comparative Study of High-Frame-Rate Ultrasound Vector Flow Imaging, Pulsed Wave Doppler, and Phase Contrast Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
V Flow is commercially developed by high-frame-rate ultrasound vector flow imaging. Compared to conventional color Doppler, V Flow is angle-independent and is capable of measuring both the magnitude and the direction of blood flow velocities. This paper aims to investigate the differences between V Flow and pulsed wave Doppler (PW) relative to phase contrast magnetic resonance imaging (PC-MRI), for the quantitative measurements of blood flow in common carotid arteries (CCA) and, consequently, to evaluate the accuracy of the new technique, V Flow. Sixty-four CCAs were measured using V Flow, PW, and PC-MRI. The maximum velocities, time-averaged mean (TAMEAN) velocities, and volume flow were measured using different imaging technologies. The mean error with standard deviation (Std), the median of absolute errors, and the r-values between V Flow and PC-MRI results for the maximum velocity, the TAMEAN velocity, and the volume flow measurements are {9.40% ± 14.91%; 11.84%; 0.84}, {21.52% ± 14.46%; 19.28%; 0.86}, and {-2.80% ± 14.01%; 10.38%; 0.7}, respectively, and are {53.44% ± 29.68%; 49.79%; 0.74}, {27.83% ± 31.60%; 23.83; 0.71}, and {21.01% ± 29.64%; 25.48%; 0.34}, respectively, for those between PW and PC-MRI. The boxplot, linear regression and Bland-Altman plots were performed for each comparison, which illustrated that the results measured via V Flow rather than via PW agreed more closely with those measured via PC-MRI.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».