Intracranial Artery Morphology in Pediatric Moya Moya Disease and Moya Moya Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Moya Moya disease (MMD) and Moya Moya syndrome (MMS) are cerebrovascular disorders, which affect the internal carotid arteries (ICAs). Diagnosis and surveillance of MMD/MMS in children mostly rely on qualitative evaluation of vascular imaging, especially MR angiography (MRA). OBJECTIVE: To quantitatively characterize arterial differences in pediatric patients with MMD/MMS compared with normal controls. METHODS: MRA data sets from 17 presurgery MMD/MMS (10M/7F, mean age = 10.0 years) patients were retrospectively collected and compared with MRA data sets of 98 children with normal vessel morphology (49 male patients; mean age = 10.6 years). Using a level set segmentation method with anisotropic energy weights, the cerebral arteries were automatically extracted and used to compute the radius of the ICA, middle cerebral artery (MCA), anterior cerebral artery (ACA), posterior cerebral artery (PCA), and basilar artery (BA). Moreover, the density and the average radius of all arteries in the MCA, ACA, and PCA flow territories were quantified. RESULTS: Statistical analysis revealed significant differences comparing children with MMD/MMS and those with normal vasculature ( P < .001), whereas post hoc analyses identified significantly smaller radii of the ICA, MCA-M1, MCA-M2, and ACA ( P < .001) in the MMD/MMS group. No significant differences were found for the radii of the PCA and BA or any artery density and average artery radius measurement in the flow territories ( P > .05). CONCLUSION: His study describes the results of an automatic approach for quantitative characterization of the cerebrovascular system in patients with MMD/MMS with promising preliminary results for quantitative surveillance in pediatric MMD/MMS management.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».