LB-001 Clinical characterization of cerebrovascular disease with neuro optical coherence tomography (<i>n</i>OCT)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We present the clinical imaging of cerebrovascular disease using high-resolution, intravascular neuro optical coherence tomography (nOCT). Background Endovascular procedures are increasingly adopted for treating stroke and cerebral artery disease that rely on sophisticated angiographical imaging techniques. However, current angiography modalities face challenges due to limited spatial and contrast resolution. Achieving a more precise visualization of the arterial wall, pathologies, and devices is crucial for better diagnostics during neurovascular procedures. Methods In a feasibility study involving 32 patients undergoing neurovascular procedures, we investigated the safety and efficacy of neuro optical coherence tomography (nOCT) (Pereira, Lylyk et al. 2024, Sci Transl Med16(747): eadl4497). nOCT uses a flexible, wire-like, miniaturized imaging probe with an outer diameter of 0.015’, compatible for delivery through 0.021’ microcatheters used in routine clinical practice. The probe is equipped with high-speed rotating optics and acquires 250 nOCT cross-sectional images per second at a resolution approaching 10 µm. The probe automatically scans up to 75 mm long arterial segments in 2 seconds generating comprehensive, three-dimensional, high-resolution data sets. Data are collected during a brief injection of contrast media, similar to rotational angiography. Results High-quality nOCT images (75 acquisitions) were obtained in all patients, covering 57 unique arteries in both anterior and posterior circulation of the brain, including distal segments of the MCA and the posterior cerebral artery. We utilized nOCT to evaluate various pathologies, such as brain aneurysms, large vessel occlusions causing ischemic stroke, arterial stenoses, dissections, and intracranial atherosclerotic disease. We captured arterial segments ~47 mm in length (average), with excellent image clarity. Contrast injections of ~16-18 ml were employed to obtain good quality data. We observed consistently high image quality across patients with varying levels of tortuosity, including cases with severe tortuosity (figure 1). nOCT revealed disease characteristics such as aneurysm dome shape and wall thickness, as well as atherosclerotic plaques and arterial wall disease and small clots, which are not available through X-ray imaging techniques. Similarly, nOCT provided detailed characterization of implantable devices (flow diverters, stents, and intrasaccular devices) in high resolution, along with insights into healing progression (i.e., neointimal tissue growth) and their interaction with the arterial wall. Conclusion nOCT offered artifact-free, high-resolution visualizations of intracranial artery pathology and neurovascular devices, providing insights not achievable with existing modalities, which may inform a more effective patient treatment and management strategies. Reference From Vitor M. Pereira et al., DOI:10.1126/scitranslmed.adl4497. Reprinted with permission from AAAS. Disclosures V. Pereira: None. N. Cancelliere: None. P. Lylyk: None. I. Lylyk: None. V. Anagnostakou: None. C. Bleise: None. H. Nishi: None. M. Epshtein: None. R. Kind: None. M. Shazeeb: None. A. Puri: None. C. Liang: None. R. Hanel: None. J. Spears: None. T. Marotta: None. D. Lopes: None. G. Ughi: 5; C; Spryte Medical. M. Gounis: 2; C; Spryte Medical. P. Lylyk: None.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».