AI-powered assessment of biomarkers for growth prediction of abdominal aortic aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study was to employ biomechanics-based biomarkers to locally characterize abdominal aortic aneurysm (AAA) tissue and investigate their relation to local aortic growth by means of an artificial intelligence model. Methods: The study focused on a population of 36 patients with AAAs undergoing serial monitoring with electrocardiogram-gated multiphase computed tomography angiography acquisitions. The geometries of the aortic lumen and wall were reconstructed from the baseline scans and used for the baseline assessment of regional aortic weakness with three functional biomarkers, time-averaged wall-shear stress, in vivo principal strain, and intra-luminal thrombus thickness. The biomarkers were encoded as regional averages on axial and circumferential sections perpendicularly to the aortic centerline. Local diametric growth was obtained as difference in diameter between baseline and follow-up at the level of each axial section. An artificial intelligence model was developed to predict accelerated aneurysmal growth with the Extra Trees algorithm used as a binary classifier where the positive class represented regions that grew more than 2.5 mm/year. Additional clinical biomarkers, such as maximum aortic diameter at baseline, were also investigated as predictors of growth. Results: The area under the curve for the constructed receiver operating characteristic curve for the Extra Trees classifier showed a very good performance in predicting relevant aortic growth (area under the curve = 0.92), with the three biomechanics-based functional biomarkers being objectively selected as the main predictors of growth. Conclusions: The use of features based on the functional and local characterization of the aortic tissue resulted in a superior performance in terms of growth prediction when compared with models based on geometrical assessments. With rapid growth linked to increasing risk for patients with AAAs, the ability to access functional information related to tissue weakening and disease progression at baseline has the potential to support early clinical decisions and improve disease management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».