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Enregistrement W7115059559 · doi:10.71781/32614

Computational simulation of aortic and intracranial endovascular aneurysm repair

2025· dissertation· en· W7115059559 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésComputed tomographyAneurysmMultidetector computed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières années, les interventions endovasculaires se sont imposées comme une alternative non invasive pour le traitement des maladies cardiovasculaires, ouvrant de nouvelles perspectives pour renforcer la maîtrise des procédures. Cette thèse vise à accroître l’efficacité des traitements endovasculaires en développant une plateforme virtuelle capable de prédire l’évolution des dispositifs endovasculaires et de servir à la fois d’outil de test et d’enseignement en milieu clinique. Cette étude porte sur deux principaux traitements endovasculaires concernant différentes localisations anatomiques et prothèses : (i) le traitement endovasculaire des anévrismes de l’aorte abdominale (AAA), en mettant l’accent sur les endoprothèses (stent-grafts, SG), et (ii) le traitement endovasculaire des anévrismes intracrâniens (AI), en se concentrant sur les déviateurs de flux (flow-diverters, FD). La méthode des éléments finis (FEM) a été utilisée pour concevoir des modèles virtuels permettant d’évaluer la réponse biomécanique lors de la compression, de la navigation et du déploiement de ces prothèses. La précision des modèles virtuels dépend fortement des hypothèses et simplifications numériques liées à des facteurs mécaniques et géométriques. Notre méthodologie intègre des conditions spécifiques au patient tout en aspirant à un caractère universel pour le modèle. De plus, afin de répondre aux exigences de la pratique clinique, la conception du modèle s’est concentrée sur l’efficacité économique, la haute fidélité, l’universalité et une interaction utilisateur implicite. Une analyse approfondie des maladies cardiovasculaires, des méthodes de traitement et de la littérature existante sur les modèles virtuels est essentielle à leur élaboration. L’étude a établi les hypothèses numériques pour des dispositifs endovasculaires tels que les guides et les cathéters, ainsi que pour les tissus environnants. Contrairement aux études précédentes qui s’appuient sur des géométries simplifiées ou des algorithmes de morphing, le cadre proposé intègre directement dans la simulation les tissus environnants (thrombus intraluminal, os et tissu adipeux périvasculaire) afin de reproduire des conditions aux limites mécaniques fidèles aux conditions réelles. Dans le cas des FD, un modèle analytique a été proposé pour compléter le modèle virtuel du FD, en insistant sur la compréhension du comportement morphologique du FD afin de prédire sa flexibilité et ses propriétés d’auto-expansion. Pour valider l’exactitude de ces hypothèses et simplifications numériques, les résultats ont été comparés aux traitements réels, principalement en confrontant la ligne centrale, la position, la longueur et les diamètres des prothèses, ainsi qu’en procédant à des évaluations qualitatives de la forme finale des prothèses déployées. L’étude sur les stent-grafts s’inscrit dans la continuité des travaux précédents de notre groupe au LCTI, dont les hypothèses numériques ont été validées par des essais mécaniques. Le modèle virtuel de FD constituait un nouveau domaine d’étude et a d’abord été validé grâce à des essais mécaniques issus de la littérature. Un bref aperçu de la comparaison entre la simulation et les résultats cliniques en temps réel a révélé une distance modifiée de Hausdorff moyenne de 1,71 ± 1,40 mm pour la ligne centrale du SG et une erreur globale de 1,5 % pour la prédiction de la longueur du dispositif FD. Ces résultats suggèrent que nos méthodologies sont prometteuses et justifient des recherches plus approfondies. Ce travail met en évidence le potentiel des modèles virtuels comme plateforme de planification préopératoire pour les interventionnistes, facilitant la prise de décision quant au choix du dispositif et de la technique de traitement, et optimisant ainsi le succès des procédures. De plus, les modèles virtuels offrent une compréhension plus poussée des forces, contraintes, déformations et allongements. Ils peuvent également servir de plateforme de test pour l’innovation dans les dispositifs endovasculaires, un outil complémentaire aux essais sur animaux et aux essais cliniques, tout en facilitant la planification de la chirurgie endovasculaire robotique.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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