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    Association entre l'Ă©lastographie vasculaire non invasive et l'indice de masse corporelle chez les enfants

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    Sachant que l’Athérosclérose commence durant l’enfance par des marqueurs subcliniques, cette étude explore l’association entre l’indice de masse corporelle (IMC) et l’élastographie vasculaire non-invasive (NIVE) des artères carotides communes chez les enfants. On compare aussi les techniques de mesure de l’intima-média (IMT) des artères carotides en se basant sur le mode-B et la radiofréquence (RF) chez les enfants avec IMC normal et élevé. Il s’agit d’une étude prospective effectuée entre 2005 et 2011. Les paramètres de « NIVE » ont été comparés pour deux groupes d’IMC (normal et élevé) de 60 enfants respectivement, faisant tous partie de la cohorte de l’étude QUebec Adipose and Lifestyle Investigation in Youth (QUALITY). Les paramètres de NIVE incluent la contrainte axiale cumulative (CAS) en %, la translation axiale cumulative (CAT) en mm. L’épaisseur de l’intima-média est calculée selon trois méthodes : logiciel «M’ath-Std» (mode-B), « echotracking » des signaux de RF et probabilité de distribution des signaux de RF sur la plateforme NIVE. Une analyse ANOVA et corrélation Pearson ont été effectuées sur le logiciel SAS version 9.3. Une corrélation intra-class (ICC) a été effectuée sur un logiciel MedCalc version 17.2. L’âge moyen était 11,4 ans pour le groupe IMC normal et 12 pour le groupe IMC élevé. Cinquante-huit pourcent étaient des garçons dans le groupe IMC normal et 63% dans le groupe IMC élevé. Les deux groupes étaient différents selon l’âge, stade de Tanner, tension artérielle (systolique et diastolique), et LDL mais similaire pour le sexe. En contrôlant pour les variables confondantes, la CAS n’est pas différente entre les deux groupes. La CAT est plus basse chez les enfants avec IMC normal (CAT=0.51 +/-0.17 mm pour le groupe « IMC normal » et 0.67+/-0.24 mm pour le groupe « IMC élevé » (p<0.001)). Il y a une très faible corrélation entre les trois techniques de mesure d’IMT ICC=0,34 (95% intervalle de confiance 0,27-0,39). L’IMT est significativement plus élevé dans le groupe d’enfants « IMC élevé ». Mode-B (0.55 mm « IMC normal » vs. 0.57 mm « IMC élevé »; p=0.02); IMT RF (0.45 mm « IMC normal » vs. 0.48 mm « IMC élevé »; p=0.03) et IMT probabilité de distribution des signaux RF (0.32 mm « IMC normal » vs. 0.35 mm « IMC élevé »; p=0.010). La NIVE montre une différence significative dans la CAT de l'artère carotide commune des enfants avec un IMC normal par rapport à l'IMC élevé. Des variations significatives de la mesure des IMT ont été observées entre les différentes techniques. Cependant, les enfants avec IMC élevé ont des valeurs IMT plus élevées, indépendamment de la méthode utilisée. Les deux marqueurs subcliniques peuvent être utilisés pour la stratification des enfants à risque de maladies cardiovasculaires. La même méthode devrait toujours être utilisée.Knowing that cardiovascular disease risk factors are present in asymptomatic children, this study explores the association between non-invasive vascular elastography (NIVE) as a subclinical marker of atherosclerosis and obesity in children. In the absence of a gold standard, we also compare B-mode and Radiofrequency (RF) based ultrasound measurements of intima-media thickness (IMT) in children with normal and increased body mass index (BMI). This is a prospective study between 2005 and 2011. NIVE parameters and IMT of the common carotid artery were compared between 60 children with normal BMI and 60 children with increased BMI enrolled in the QUebec Adipose and Lifestyle Investigation in Youth cohort (QUALITY). NIVE parameters included cumulated axial strain (CAS) (%) and cumulated axial translation (CAT) in mm. The three methods of IMT measurements included M’ath Std (B-mode), RF echotracking system and RF probability distribution using NIVE platform. ANOVA analysis and Pearson correlation were calculated using SAS version 9.3. Intra-class correlation coefficient (ICC) and regression analysis was done on MedCalc software version 17.2. The mean age was 11.4 years for the normal BMI group and 12 years for the increased BMI group. Fifty-eight percent were boys in the normal BMI group and 63% in the increased BMI group. The two groups were significantly different with respect to age, Tanner stage, systolic and diastolic blood pressure and were similar with respect to sex. After controlling for confounders, the results show no difference in CAS between the two groups and a significantly lower CAT in the normal BMI group (CAT=0.51+/-0.17 mm for the normal BMI group and 0.67+/-0.24 mm for the increased BMI group (p<0.001)). There is a weak correlation among the three techniques. ICC=0.34 (95% confidence interval (CI): 0.27-0.39). There is however significantly increased IMT in children with increased BMI according to all three techniques. The results were as follow: for B-mode IMT (0.55 mm (normal BMI group) vs. 0.57 mm (increased BMI group); p=0.02); for RF echotracking IMT (0.45 mm (normal BMI group) vs. 0.48 mm (increased BMI group); p=0.03) and for RF probability distribution IMT (0.32 mm (normal BMI group) vs. 0.35 mm (increased BMI group); p=0.010).NIVE is a one-step technique for IMT and CAT measurement in children at risk. Significant IMT measurement variation is observed between the three techniques. However, children with increased BMI tend to have higher IMT values regardless of the technique. Both subclinical markers can be used for optimal stratification of children with cardiovascular disease risk factors. The same technique should be used throughout

    Carotid Artery Segmentation in Ultrasound Images and Measurement of Intima-Media Thickness

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    Characterization of carotid artery plaques using noninvasive vascular ultrasound elastography

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    L'athérosclérose est une maladie vasculaire complexe qui affecte la paroi des artères (par l'épaississement) et les lumières (par la formation de plaques). La rupture d'une plaque de l'artère carotide peut également provoquer un accident vasculaire cérébral ischémique et des complications. Bien que plusieurs modalités d'imagerie médicale soient actuellement utilisées pour évaluer la stabilité d'une plaque, elles présentent des limitations telles que l'irradiation, les propriétés invasives, une faible disponibilité clinique et un coût élevé. L'échographie est une méthode d'imagerie sûre qui permet une analyse en temps réel pour l'évaluation des tissus biologiques. Il est intéressant et prometteur d’appliquer une échographie vasculaire pour le dépistage et le diagnostic précoces des plaques d’artère carotide. Cependant, les ultrasons vasculaires actuels identifient uniquement la morphologie d'une plaque en termes de luminosité d'écho ou l’impact de cette plaque sur les caractéristiques de l’écoulement sanguin, ce qui peut ne pas être suffisant pour diagnostiquer l’importance de la plaque. La technique d’élastographie vasculaire non-intrusive (« noninvasive vascular elastography (NIVE) ») a montré le potentiel de détermination de la stabilité d'une plaque. NIVE peut déterminer le champ de déformation de la paroi vasculaire en mouvement d’une artère carotide provoqué par la pulsation cardiaque naturelle. En raison des différences de module de Young entre les différents tissus des vaisseaux, différents composants d’une plaque devraient présenter différentes déformations, caractérisant ainsi la stabilité de la plaque. Actuellement, les performances et l’efficacité numérique sous-optimales limitent l’acceptation clinique de NIVE en tant que méthode rapide et efficace pour le diagnostic précoce des plaques vulnérables. Par conséquent, il est nécessaire de développer NIVE en tant qu’outil d’imagerie non invasif, rapide et économique afin de mieux caractériser la vulnérabilité liée à la plaque. La procédure à suivre pour effectuer l’analyse NIVE consiste en des étapes de formation et de post-traitement d’images. Cette thèse vise à améliorer systématiquement la précision de ces deux aspects de NIVE afin de faciliter la prédiction de la vulnérabilité de la plaque carotidienne. Le premier effort de cette thèse a été dédié à la formation d'images (Chapitre 5). L'imagerie par oscillations transversales a été introduite dans NIVE. Les performances de l’imagerie par oscillations transversales couplées à deux estimateurs de contrainte fondés sur un modèle de déformation fine, soit l’ « affine phase-based estimator (APBE) » et le « Lagrangian speckle model estimator (LSME) », ont été évaluées. Pour toutes les études de simulation et in vitro de ce travail, le LSME sans imagerie par oscillation transversale a surperformé par rapport à l'APBE avec imagerie par oscillations transversales. Néanmoins, des estimations de contrainte principales comparables ou meilleures pourraient être obtenues avec le LSME en utilisant une imagerie par oscillations transversales dans le cas de structures tissulaires complexes et hétérogènes. Lors de l'acquisition de signaux ultrasonores pour la formation d'images, des mouvements hors du plan perpendiculaire au plan de balayage bidimensionnel (2-D) existent. Le deuxième objectif de cette thèse était d'évaluer l'influence des mouvements hors plan sur les performances du NIVE 2-D (Chapitre 6). À cette fin, nous avons conçu un dispositif expérimental in vitro permettant de simuler des mouvements hors plan de 1 mm, 2 mm et 3 mm. Les résultats in vitro ont montré plus d'artefacts d'estimation de contrainte pour le LSME avec des amplitudes croissantes de mouvements hors du plan principal de l’image. Malgré tout, nous avons néanmoins obtenu des estimations de déformations robustes avec un mouvement hors plan de 2.0 mm (coefficients de corrélation supérieurs à 0.85). Pour un jeu de données cliniques de 18 participants présentant une sténose de l'artère carotide, nous avons proposé d'utiliser deux jeux de données d'analyses sur la même plaque carotidienne, soit des images transversales et longitudinales, afin de déduire les mouvements hors plan (qui se sont avérés de 0.25 mm à 1.04 mm). Les résultats cliniques ont montré que les estimations de déformations restaient reproductibles pour toutes les amplitudes de mouvement, puisque les coefficients de corrélation inter-images étaient supérieurs à 0.70 et que les corrélations croisées normalisées entre les images radiofréquences étaient supérieures à 0.93, ce qui a permis de démontrer une plus grande confiance lors de l'analyse de jeu de données cliniques de plaques carotides à l'aide du LSME. Enfin, en ce qui concerne le post-traitement des images, les algorithmes NIVE doivent estimer les déformations des parois des vaisseaux à partir d’images reconstituées dans le but d’identifier les tissus mous et durs. Ainsi, le dernier objectif de cette thèse était de développer un algorithme d'estimation de contrainte avec une résolution de la taille d’un pixel ainsi qu'une efficacité de calcul élevée pour l'amélioration de la précision de NIVE (Chapitre 7). Nous avons proposé un estimateur de déformation de modèle fragmenté (SMSE) avec lequel le champ de déformation dense est paramétré avec des descriptions de transformées en cosinus discret, générant ainsi des composantes de déformations affines (déformations axiales et latérales et en cisaillement) sans opération mathématique de dérivées. En comparant avec le LSME, le SMSE a réduit les erreurs d'estimation lors des tests de simulations, ainsi que pour les mesures in vitro et in vivo. De plus, la faible mise en oeuvre de la méthode SMSE réduit de 4 à 25 fois le temps de traitement par rapport à la méthode LSME pour les simulations, les études in vitro et in vivo, ce qui pourrait permettre une implémentation possible de NIVE en temps réel.Atherosclerosis is a complex vascular disease that affects artery walls (by thickening) and lumens (by plaque formation). The rupture of a carotid artery plaque may also induce ischemic stroke and complications. Despite the use of several medical imaging modalities to evaluate the stability of a plaque, they present limitations such as irradiation, invasive property, low clinical availability and high cost. Ultrasound is a safe imaging method with a real time capability for assessment of biological tissues. It is clinically used for early screening and diagnosis of carotid artery plaques. However, current vascular ultrasound technologies only identify the morphology of a plaque in terms of echo brightness or the impact of the vessel narrowing on flow properties, which may not be sufficient for optimum diagnosis. Noninvasive vascular elastography (NIVE) has been shown of interest for determining the stability of a plaque. Specifically, NIVE can determine the strain field of the moving vessel wall of a carotid artery caused by the natural cardiac pulsation. Due to Young’s modulus differences among different vessel tissues, different components of a plaque can be detected as they present different strains thereby potentially helping in characterizing the plaque stability. Currently, sub-optimum performance and computational efficiency limit the clinical acceptance of NIVE as a fast and efficient method for the early diagnosis of vulnerable plaques. Therefore, there is a need to further develop NIVE as a non-invasive, fast and low computational cost imaging tool to better characterize the plaque vulnerability. The procedure to perform NIVE analysis consists in image formation and image post-processing steps. This thesis aimed to systematically improve the accuracy of these two aspects of NIVE to facilitate predicting carotid plaque vulnerability. The first effort of this thesis has been targeted on improving the image formation (Chapter 5). Transverse oscillation beamforming was introduced into NIVE. The performance of transverse oscillation imaging coupled with two model-based strain estimators, the affine phase-based estimator (APBE) and the Lagrangian speckle model estimator (LSME), were evaluated. For all simulations and in vitro studies, the LSME without transverse oscillation imaging outperformed the APBE with transverse oscillation imaging. Nonetheless, comparable or better principal strain estimates could be obtained with the LSME using transverse oscillation imaging in the case of complex and heterogeneous tissue structures. During the acquisition of ultrasound signals for image formation, out-of-plane motions which are perpendicular to the two-dimensional (2-D) scan plane are existing. The second objective of this thesis was to evaluate the influence of out-of-plane motions on the performance of 2-D NIVE (Chapter 6). For this purpose, we designed an in vitro experimental setup to simulate out-of-plane motions of 1 mm, 2 mm and 3 mm. The in vitro results showed more strain estimation artifacts for the LSME with increasing magnitudes of out-of-plane motions. Even so, robust strain estimations were nevertheless obtained with 2.0 mm out-of-plane motion (correlation coefficients higher than 0.85). For a clinical dataset of 18 participants with carotid artery stenosis, we proposed to use two datasets of scans on the same carotid plaque, one cross-sectional and the other in a longitudinal view, to deduce the out-of-plane motions (estimated to be ranging from 0.25 mm to 1.04 mm). Clinical results showed that strain estimations remained reproducible for all motion magnitudes since inter-frame correlation coefficients were higher than 0.70, and normalized cross-correlations between radiofrequency images were above 0.93, which indicated that confident motion estimations can be obtained when analyzing clinical dataset of carotid plaques using the LSME. Finally, regarding the image post-processing component of NIVE algorithms to estimate strains of vessel walls from reconstructed images with the objective of identifying soft and hard tissues, we developed a strain estimation method with a pixel-wise resolution as well as a high computation efficiency for improving NIVE (Chapter 7). We proposed a sparse model strain estimator (SMSE) for which the dense strain field is parameterized with Discrete Cosine Transform descriptions, thereby deriving affine strain components (axial and lateral strains and shears) without mathematical derivative operations. Compared with the LSME, the SMSE reduced estimation errors in simulations, in vitro and in vivo tests. Moreover, the sparse implementation of the SMSE reduced the processing time by a factor of 4 to 25 compared with the LSME based on simulations, in vitro and in vivo results, which is suggesting a possible implementation of NIVE in real time

    Recent Advances in Machine Learning Applied to Ultrasound Imaging

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    Machine learning (ML) methods are pervading an increasing number of fields of application because of their capacity to effectively solve a wide variety of challenging problems. The employment of ML techniques in ultrasound imaging applications started several years ago but the scientific interest in this issue has increased exponentially in the last few years. The present work reviews the most recent (2019 onwards) implementations of machine learning techniques for two of the most popular ultrasound imaging fields, medical diagnostics and non-destructive evaluation. The former, which covers the major part of the review, was analyzed by classifying studies according to the human organ investigated and the methodology (e.g., detection, segmentation, and/or classification) adopted, while for the latter, some solutions to the detection/classification of material defects or particular patterns are reported. Finally, the main merits of machine learning that emerged from the study analysis are summarized and discussed. © 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland

    Multimodality carotid plaque tissue characterization and classification in the artificial intelligence paradigm: a narrative review for stroke application

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    Cardiovascular disease (CVD) is one of the leading causes of morbidity and mortality in the United States of America and globally. Carotid arterial plaque, a cause and also a marker of such CVD, can be detected by various non-invasive imaging modalities such as magnetic resonance imaging (MRI), computer tomography (CT), and ultrasound (US). Characterization and classification of carotid plaque-type in these imaging modalities, especially into symptomatic and asymptomatic plaque, helps in the planning of carotid endarterectomy or stenting. It can be challenging to characterize plaque components due to (I) partial volume effect in magnetic resonance imaging (MRI) or (II) varying Hausdorff values in plaque regions in CT, and (III) attenuation of echoes reflected by the plaque during US causing acoustic shadowing. Artificial intelligence (AI) methods have become an indispensable part of healthcare and their applications to the non-invasive imaging technologies such as MRI, CT, and the US. In this narrative review, three main types of AI models (machine learning, deep learning, and transfer learning) are analyzed when applied to MRI, CT, and the US. A link between carotid plaque characteristics and the risk of coronary artery disease is presented. With regard to characterization, we review tools and techniques that use AI models to distinguish carotid plaque types based on signal processing and feature strengths. We conclude that AI-based solutions offer an accurate and robust path for tissue characterization and classification for carotid artery plaque imaging in all three imaging modalities. Due to cost, user-friendliness, and clinical effectiveness, AI in the US has dominated the most

    Characterization of Carotid Plaques with Ultrasound Non-Invasive Vascular Elastography (NIVE) : Feasibility and Correlation with High-Resolution Magnetic Resonance Imaging

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    L’accident vasculaire cérébral (AVC) est une cause principale de décès et de morbidité dans le monde; une bonne partie des AVC est causée par la plaque d’athérosclérose carotidienne. La prévention de l’AVC chez les patients ayant une plaque carotidienne demeure controversée, vu les risques et bénéfices ambigus associés au traitement chirurgical ou médical. Plusieurs méthodes d’imagerie ont été développées afin d’étudier la plaque vulnérable (dont le risque est élevé), mais aucune n’est suffisamment validée ou accessible pour permettre une utilisation comme outil de dépistage. L’élastographie non-invasive vasculaire (NIVE) est une technique nouvelle qui cartographie les déformations (élasticité) de la plaque afin de détecter les plaque vulnérables; cette technique n’est pas encore validée cliniquement. Le but de ce projet est d’évaluer la capacité de NIVE de caractériser la composition de la plaque et sa vulnérabilité in vivo chez des patients ayant des plaques sévères carotidiennes, en utilisant comme étalon de référence, l’imagerie par résonance magnétique (IRM) à haute-résolution. Afin de poursuivre cette étude, une connaissance accrue de l’AVC, l’athérosclérose, la plaque vulnérable, ainsi que des techniques actuelles d’imagerie de la plaque carotidienne, est requise. Trente-et-un sujets ont été examinés par NIVE par ultrasonographie et IRM à haute-résolution. Sur 31 plaques, 9 étaient symptomatiques, 17 contenaient des lipides, et 7 étaient vulnérables selon l’IRM. Les déformations étaient significativement plus petites chez les plaques contenant des lipides, avec une sensibilité élevée et une spécificité modérée. Une association quadratique entre la déformation et la quantité de lipide a été trouvée. Les déformations ne pouvaient pas distinguer les plaques vulnérables ou symptomatiques. En conclusion, NIVE par ultrasonographie est faisable chez des patients ayant des sténoses carotidiennes significatives et peut détecter la présence d’un coeur lipidique. Des études supplémentaires de progression de la plaque avec NIVE sont requises afin d’identifier les plaques vulnérables.Stroke is a leading cause of death and morbidity worldwide, and a significant proportion of strokes are caused by carotid atherosclerotic plaque rupture. Prevention of stroke in patients with carotid plaque poses a significant challenge to physicians, as risks and benefits of surgical or medical treatments remain equivocal. Many imaging techniques have been developed to identify and study vulnerable (high-risk) atherosclerotic plaques, but none is sufficiently validated or accessible for population screening. Non-invasive vascular elastography (NIVE) is a novel ultrasonic technique that maps carotid plaque strain (elasticity) characteristics to detect its vulnerability; it has not been clinically validated yet. The goal of this project is to evaluate the ability of ultrasound NIVE strain analysis to characterize carotid plaque composition and vulnerability in vivo in patients with significant plaque burden, as determined by the reference standard, high resolution MRI. To undertake this study, a thorough understanding of stroke, atherosclerosis, vulnerable plaque, and current non-invasive carotid plaque imaging techniques is required. Thirty-one subjects underwent NIVE and high-resolution MRI of internal carotid arteries. Of 31 plaques, 9 were symptomatic, 17 contained lipid and 7 were vulnerable on MRI. Strains were significantly lower in plaques containing a lipid core compared to those without lipid, with high sensitivity and moderate specificity. A quadratic fit was found between strain and lipid content. Strains did not discriminate symptomatic patients or vulnerable plaques. In conclusion, ultrasound NIVE is feasible in patients with significant carotid stenosis and can detect the presence of a lipid core. Further studies of plaque progression with NIVE are required to identify vulnerable plaques

    Atherosclerotic Plaque Characterization in Humans with Acoustic Radiation Force Impulse (ARFI) Imaging

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    Cardio- and cerebrovascular diseases (CVD) are among the leading causes of death and disability in the United States. A vast majority of heart attacks and strokes are linked to atherosclerosis; a condition characterized by inflammation and plaque accumulation in the arterial wall that can rupture and propagate an acute thrombotic event. Identification of plaques that are vulnerable to rupture is paramount to the prevention of heart attacks and strokes, but a noninvasive plaque characterization imaging technology that is cost-effective, safe, and accurate has remained elusive. The goal of this dissertation is to evaluate whether acoustic radiation force impulse (ARFI) imaging, an ultrasound-based elastography technique, can noninvasively characterize plaque components and identify features that have been shown to correlate with plaque vulnerability. Data are presented from preclinical studies, done in a porcine model of atherosclerosis, and clinical studies, performed in patients undergoing carotid endarterectomy (CEA), to demonstrate the sensitivity and specificity of ARFI for various plaque components. Additionally, the ability of ARFI to measure fibrous cap thickness is assessed with finite element method (FEM) modelling, and the limits of ARFI fibrous cap resolution are analyzed. Lastly, advanced ARFI-based plaque imaging methods are explored, including intravascular ARFI for coronary plaque characterization. Overall, these studies demonstrate that ARFI can delineate features consistent with vulnerable plaque in a clinical imaging context and suggest that ARFI has the potential to improve the current state of the art in atherosclerosis diagnostics.Doctor of Philosoph

    Non-invasive ultrasound monitoring of regional carotid wall structure and deformation in atherosclerosis

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    Thesis (Ph. D.)--Harvard--Massachusetts Institute of Technology Division of Health Sciences and Technology, 2001.Includes bibliographical references (p. 223-242).Atherosclerosis is characterized by local remodeling of arterial structure and distensibility. Developing lesions either progress gradually to compromise tissue perfusion or rupture suddenly to cause catastrophic myocardial infarction or stroke. Reliable measurement of changes in arterial structure and composition is required for assessment of disease progression. Non-invasive carotid ultrasound can image the heterogeneity of wall structure and distensibility caused by atherosclerosis. However, this capability has not been utilized for clinical monitoring because of speckle noise and other artifacts. Clinical measures focus instead on average wall thickness and diameter distension in the distal common carotid to reduce sensitivity to noise. The goal of our research was to develop an effective system for reliable regional structure and deformation measurements since these are more sensitive indicators of disease progression. We constructed a system for freehand ultrasound scanning based on custom software which simultaneously acquires real-time image sequences and 3D frame localization data from an electromagnetic spatial localizer. With finite element modeling, we evaluated candidate measures of regional wall deformation.(cont.) Finally, we developed a multi-step scheme for robust estimation of local wall structure and deformation. This new strategy is based on a directionally-sensitive segmentation functional and a motion-region-of-interest constrained optical flow algorithm. We validated this estimator with simulated images and clinical ultrasound data. The results show structure estimates that are accurate and precise, with inter- and intra-observer reproducibility surpassing existing methods. Estimates of wall velocity and deformation likewise show good overall accuracy and precision. We present results from a proof-of-principle evaluation conducted in a pilot study of normal subjects and clinical patients. For one example, we demonstrate the combination of 2D image processing with 3D frame localization for visualization of the carotid volume. With slice localization, estimates of carotid wall structure and deformation can be derived for all axial positions along the carotid artery. The elements developed here provide the tools necessary for reliable quantification of regional wall structure and composition changes which result from atherosclerosis.by Raymond C. Chan.Ph.D

    Intravascular Ultrasound

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    Intravascular ultrasound (IVUS) is a cardiovascular imaging technology using a specially designed catheter with a miniaturized ultrasound probe for the assessment of vascular anatomy with detailed visualization of arterial layers. Over the past two decades, this technology has developed into an indispensable tool for research and clinical practice in cardiovascular medicine, offering the opportunity to gather diagnostic information about the process of atherosclerosis in vivo, and to directly observe the effects of various interventions on the plaque and arterial wall. This book aims to give a comprehensive overview of this rapidly evolving technique from basic principles and instrumentation to research and clinical applications with future perspectives
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