Quantitative Ultrasound for Glomerulosclerosis in Ex Vivo Murine Kidneys
Notice bibliographique
Résumé
Background: Focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) is a condition that can lead to kidney function loss over time, making early detection and diagnosis essential for effective treatment and management. The glomeruli are the main source of ultrasound scattering in the kidney. This study proposes a novel approach to detecting FSGS using a multi-parametric quantitative ultrasound (QUS) approach in ex-vivo murine kidney models. QUS analyzes the spectral content of radiofrequency data in ultrasound to provide user- and system-independent quantifiable measurements, such as backscatter. We hypothesize that as FSGS progresses, there is a measurable increase in backscatter. Methods: Five mice were recruited to each cohort of a podocalyxin knockout (PKO) model, a puromycin aminonucleoside (PAN) model and healthy controls. QUS was performed using a 128-element linear transducer at 15.625 MHz. From radiofrequency data, we extracted 16 parameters. To avoid overfitting, principal component analysis was used to create a reduced set of three parameters. These were inputs to a support vector machine for multi-class classification using a 5-fold cross validation scheme. Histopathologic analysis, performed by two expert pathologists, was used to determine the burden of FSGS as the ground truth. Results: The average PKO case had 7% global segmental glomerulosclerosis and 19% FSGS, while the average PAN case had 20% global segmental glomerulosclerosis, 17% FSGS, and 7% total inflammation. Across all spatial locations or views, no significant differences in QUS parameters were found within a cohort. The mean classification accuracy was 80% across the three groups, with the mean precision, recall, and F1 scores being 0.86, 0.80, and 0.78, respectively. Misclassification only occurred in three PKO cases that were considered normal by the algorithm. The Nakagami scale parameter showed significant differences between the PAN model and the others, while the shape parameter showed significant differences between the PKO model and the others. Conclusions: This study demonstrates that ultrasound measurements alone can effectively discriminate between healthy and diseased models of FSGS in mice. The results provide a foundation for further research into the quantification of kidney disease burden and its eventual use in humans. Funding: Government Support - Non-U.S.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».