Caractérisation des propriétés mécaniques de la plaque d'athérome à partir de données échographiques endovasculaires : la technique de palpographie revisitée
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Abstract
Caractérisation des propriétés mécaniques de la plaque d'athérome à partir de données échographiques endovasculaires : La technique de palpographie revisitée. Ce travail de thèse a pour ambitions de créer des outils issus de la théorie de la mécanique des milieux continus dans le but de détecter et de caractériser les propriétés mécaniques des plaques d'athéromes vulnérables. Une première partie du travail a consisté à reformuler et à corriger une approche de palpographie permettant de détecter rapidement la présence de corps lipidiques au sein de la paroi vasculaire pathologique. Cette nouvelle technique, qui estime la compliance vasculaire, a été validée avec succès sur des données simulées ainsi que sur des images IVUS de modèles d'artère réalisés en PVA-c. Notons que cette technique a été brevetée. Le développement des nouvelles modalités d'imagerie telles que l'OCT, l'IVUS-HD ne permettent pas de mesurer les déformations sur la totalité d'une section d'artère. En effet, pour de telles techniques d'imagerie, le signal ne pénètre pas toute la paroi artérielle, mais simplement la couche endoluminale (appelée aussi domaine de palpographie). C'est pourquoi, dans la deuxième partie de mon travail, j'ai proposé une nouvelle approche - s'inspirant de travaux déjà effectués au laboratoire - permettant de reconstruire la cartographie du module d'Young du domaine de palpographie. De nombreux algorithmes tentent de déterminer les géométries ainsi que les propriétés mécaniques des plaques d'athéromes. Cependant, il reste difficile de valider les codes de calculs car il est rare de disposer à la fois: des images IVUS, des coupes anatomiques et des mesures de rigidité des différents constituants de la plaque. Afin d'obtenir ces jeux complets de données, j'ai créé un banc expérimental permettant la réalisation de mesures IVUS, AFM et histologiques ex-vivo. Les deux dernières parties de ce travail mettent en avant le nombre important de résultats expérimentaux obtenus sur des artères réalisées en PVA-c ainsi que sur des aortes pathologiques et saines de lapins Watanabe. La validation de mes deux techniques précédentes de caractérisation ont été effectuées à l'aide de ce banc expérimental mis en place en collaboration avec l'université de Montréal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".