Imaging-based biomechanical parameters for assessing risk of aortic dissection and rupture in thoracic aortic aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Imaging-based methods of measuring aortic biomechanics may provide superior and a more personalized in vivo risk assessment of patients with thoracic aortic aneurysms compared to traditional aortic size criteria such as maximal aortic diameter. We aim to summarize the data on in vivo imaging techniques for evaluation of aortic biomechanics. METHODS: A thorough search of literature was conducted in MEDLINE, EMBASE and Google Scholar for evidence of various imaging-based biomechanics techniques. All imaging modalities were included. Data involving preclinical/animal models or exclusively focussed on abdominal aortic aneurysms were excluded. RESULTS: The various imaging-based biomechanical parameters can be divided into categories of increasing complexity: strain-based, stiffness-based and computational modelling-derived. Strain-based and stiffness-based parameters are more simply calculated and can be derived using multiple imaging modalities. Initial studies are promising towards linking these parameters with clinically relevant end-points, including aortic dissection, though work is required for standardization. Computationally derived parameters provide detail of stress exerted on the aortic wall with great spatial resolution. However, they are highly dependent on the assumptions applied to the models, such as material properties of the aortic wall. CONCLUSIONS: Imaging-based aortic biomechanics represent a major technical advancement for personalized in vivo risk stratification of patients with ascending thoracic aortic aneurysm. The next steps in clinical translation require large-scale validation of these markers towards predicting aortic dissections and comparison against the gold standard ex vivo aortic biomechanics as well as development of a user-friendly, low-cost algorithm that can be widely adopted.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».