Development of an Image Classification Pipeline for Atherosclerotic Plaques Assessment using Supervised Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Atherosclerosis, an underlying cause of cardiovascular diseases, is achronic inflammatory condition resulting in the accumulation of plaque composedof lipids and other bio compounds within artery walls. Thus, narrowing thearterial lumen and leading to the blockage of blood flow, and rupture of thearteries. Atherosclerosis is known to be an inevitably progressive disease, resultingin an increase in inflammation and lipid accumulation with age. Through thecombination of coherent anti-stokes Raman Scattering (CARS) microscopy, anon-linear optical microscopy modality, and an automated pipeline for plaqueclassification; the stages of plaque progression can be assessed in a label-freemanner. The pipeline provides a basis for recognizing changes in the progressionand/or stabilization of atherosclerotic lesions. Results: The use of machine learning in microscopy has been increasinglyallowing the classification of large amounts of images based on specific featuresrelevant to different applications. Based on a set of label-free CARS images ofatherosclerotic plaques (i.e. foam cell clusters) from a rabbit model, wedeveloped an automated pipeline to classify lesions based on their majormorphological features. Through the combination of image preprocessing andsegmentation, feature extraction and supervised machine learning algorithms, theclassification pipeline showcased the ability to exploit relevant plaquemorphological features to accurately classify 3 pre-defined stages ofatherosclerosis: early fatty streak development (EFS), early fibroatheroma (EF)and advancing atheroma (AA), greater than 85% class accuracy. Conclusions: Minute changes in the morphology of plaque can often beoverlooked. Through the combination of CARS microscopy and computationalmethods, a powerful classification tool was developed to identify the progressionof atherosclerotic plaque in an automated manner. The ability to differentiateamongst EFS, EF and AA present the opportunity to classify the onset ofatherosclerosis at an earlier stage of development, as well as greatly improvingthe potential of tracking effectiveness of novel therapeutic interventions
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».