Semi-Quantitative Analysis of Atherosclerotic Plaque using Optical Coherence Tomography and Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis is the underlying vascular pathology that initiates arterial thromboembolic occlusions (myocardial infarctions, strokes and peripheral vessel blockage). Two imaging modalities, Optical Coherence Tomography (OCT) and Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry (ToF-SIMS), were investigated for detection and compositional analysis of unstable plaque associated with plaque erosion and sudden occlusion. OCT produces high resolution images whereas mass spectrometry images provide information on the spatial distribution of chemical elements. Diseased carotid arteries taken from patients with high-risk lesions were imaged with OCT and ToF-SIMS to give molecular and metabolic information, and matched with histopathology. OCT results show clear indications of vascular remodeling by the presence of fatty acid deposits, fibrous tissue and calcifications. ToF-SIMS further characterized changes based on secondary ion topography analysis where a high 23Na/39K ratio was indicative of arterial tissue degradation and the amount of 40Ca corresponded with late stage atherosclerosis. This pilot experiment has demonstrated that in vitro OCT imaging and ToF-SIMS of diseased carotid arteries have scientific merit for targeting clinically relevant morphology and metabolic changes to compare stable and unstable plaque. These optical techniques provide complimentary metabolic and molecular information on unstable plaque, specifically cell break-down with altered ion ratios of 23Na, 39K and 40Ca.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».