A novel application of ultrasound vector flow imaging: Assessment of flow dynamics in the urinary tract
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of urinary flow dynamics may provide valuable insights into the mechanisms underlying lower urinary tract symptoms (LUTS) and could support monitoring of treatment-induced changes in urethral function. However, conventional ultrasound techniques have limited capacity to quantitatively capture the high-speed, dynamic, and non-periodic nature of urinary flow during voiding. To address this limitation, we developed a contrast-enhanced ultrasound vector flow imaging framework (CE-UroVPI) and evaluated its feasibility for visualizing urinary flow through the prostatic urethra in patients with benign prostatic hyperplasia (BPH). In clinical studies, CE-UroVPI enabled detailed observation of urethral flow abnormalities, including turbulence, jet formation, and flow deviation that may be caused by anatomical obstructions and related to LUTS. Additionally, during prostatic urethra lift (PUL) procedures, a recent minimally invasive treatment for BPH, CE-UroVPI was used to record changes in intraluminal flow dynamics before and after implant placement. Straightening of the flow path and increased velocity were consistently observed following implantation. Although CE-UroVPI is currently limited to research settings, our findings suggest its potential as a functional imaging tool for pre- and post-treatment assessment of the urinary tract. Integration of real-time flow visualization with anatomical information may support future advances in image-guided, minimally invasive treatment of LUTS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».