Imaging the microstructure of the arterial wall – ex vivo to in vivo potential
Notice bibliographique
Résumé
Microstructural imaging enables researchers to visualise changes in the arterial wall, allowing for (i) a deeper understanding of the role of specific components in arterial mechanics, (ii) the observation of cellular responses, (iii) insights into pathological alterations in tissue microstructure, and/or (iv) advancements in tissue engineering aimed at replicating healthy native tissue. In this prospective review, we present various imaging modalities spanning from ex vivo to in vivo applications within arterial tissue. The pros, cons, and sensitivities of these modalities are highlighted. By consolidating the latest advancements in microstructural imaging of arterial tissue, the authors aim for this paper to serve as a guide for researchers designing experiments at various stages. Furthermore, the integration of non-invasive, non-destructive imaging techniques into studies provides an additional layer of microstructural information, enhancing scientific findings, improving our understanding of disease, and potentially enabling earlier or more effective diagnostic capabilities. STATEMENT OF SIGNIFICANCE: Imaging the specific microstructural components of the arterial wall provides critical insights into vascular biology, mechanics, and pathology. It enables the visualisation of key structural components and their roles in arterial function, supports the analysis of cell-matrix interactions, and reveals microarchitectural changes associated with disease progression. This level of specificity also informs the design of biomimetic materials and scaffolds in tissue engineering, facilitating the replication of native arterial properties. By synthesising recent developments in microstructural imaging techniques, this paper serves as a reference for investigators designing experiments across a range of vascular research applications. Moreover, the incorporation of non-invasive, non-destructive imaging methods offers a means to acquire detailed microstructural data without compromising tissue integrity. This enhances the interpretability and translational potential of findings, deepens our understanding of vascular disease mechanisms, and may ultimately contribute to the development of earlier and more precise diagnostic approaches.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».