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Enregistrement W6983205432

Localisation spatiotemporelle appliquée à la microscopie de localisation ultrasonore

2023· other· fr· W6983205432 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut de Valorisation des DonnéesCanada First Research Excellence FundAlliance de recherche numérique du CanadaRéseau en Bio-Imagerie du Quebec
Mots-clésVideo recordingMultiphoton fluorescence microscopeBlood capillary
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: L’âge est le facteur de risque principal des maladies cardiovasculaires. En effet, avec l’âge, les vaisseaux sanguins perdent de leur élasticité, ce qui entraîne une pulsatilité élevée en aval des artérioles et mène selon des études à la génération de microlésions dans les capillaires. Cependant, actuellement, aucune technique d’imagerie clinique n’est capable d’imager la microcirculation dans tout le cerveau. La microscopie de localisation ultrasonore (ULM) pourrait relever ce défi. En effet, cette technique repose classiquement sur la localisation puis le suivi de centaines de milliers de microbulles injectées dans le système vasculaire, grâce à des acquisitions ultrasonores de plusieurs minutes. L’intérêt de cette technique est qu’elle offre la possibilité de dépasser la limite de résolution spatiale due à la diffraction, en localisant des microbulles parcimonieuses. Cette technique permet ainsi d’imager les capillaires en profondeur. Notre équipe a introduit l’ULM Dynamique, se révélant être capable de mesurer la vitesse du sang au cours du rythme cardiaque et par conséquent la pulsatilité. Cependant, pour pouvoir être utilisé en clinique, les temps d’acquisitions doivent être réduits. L’augmentation de la concentration des microbulles est donc un levier identifié pour réduire ce temps. Toutefois, les algorithmes classiques peinent lorsqu’on augmente la concentration, ce qui introduit des erreurs dans les estimations de vitesses dérivées du suivi des microbulles. Ce mémoire introduit une nouvelle méthode qui renverse l’ordre des étapes conventionnelles en effectuant d’abord le suivi des microbulles puis dans un second temps la localisation. Ce renversement est motivé par l’hypothèse que considérer l’acquisition dans son entièreté apporte plus d’informations que la considérer image après image. Nous avons démontré que la méthode proposée fournissait de meilleurs résultats pour la reconstruction de l’anatomie vasculaire ou l’estimation des vitesses, que ce soit en simulation ou in vivo. La méthode que nous proposons ouvre la voie à de nouvelles techniques de localisation et de suivi des microbulles. Dans le but d’atteindre une meilleure compréhension des dérèglements des flux à l’intérieur des capillaires, qui touchent les personnes atteintes par des maladies cardiovasculaires, liées au vieillissement notamment. ABSTRACT: Cardiovascular diseases present a significant health concern, with age being the primary risk factor. When people get older, their blood vessels gradually lose elasticity, resulting in in-creased pulsatility downstream in the microvascular system. This phenomenon, as evidenced by research, leads to the formation of microlesions in the capillaries. Unfortunately, there is no current clinical imaging technique that can image the hemodynamic in the brain. The Ultrasound Localization Microscopy (ULM) presents the potential to address this chal-lenge. Indeed, ULM bypasses the limit of spatial resolution caused by diffraction via the localization and the tracking of sparse microbubbles populations across ultrasound images. Our research team has introduced Dynamic ULM, a novel approach capable of measuring the pulsatility. Nevertheless, to apply this technique in clinical, it is essential to reduce acquisition times. An identified strategy to achieve this is by increasing microbubble concentration. However, conventional algorithms break down with higher concentrations, leading to errors in the vascular maps and in the velocity estimations derived from microbubble tracking. To address this limitation, we propose a new paradigm that reverses the conventional steps, by doing tracking in the first place and then the localization. This method is based on the hypothesis that considering the acquisition as a whole yields richer information compared to frame-by-frame analysis. Our findings demonstrate that the proposed method obtains better results in reconstructing vascular anatomy and estimating velocities, both in simulation and in vivo. This advancement paves the way for improved microcirculation imaging and better understanding of hemodynamic in aging-related cardiovascular diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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