In vivo free-breathing DTI & IVIM of the whole human heart using a real-time slice-followed SE-EPI navigator-based sequence: a reproducibility study in healthy volunteers
Notice bibliographique
Résumé
In vivo cardiac diffusion using either the Intra-Voxel Incoherent Motion (IVIM) model or the Diffusion Tensor Imaging (DTI) model shows promise to provide new insights into cardiac disease processes. However, due to the combined challenge of respiratory and heart motion [ 1 , 2 ], currently proposed acquisition methods may not be applicable in patients due to long acquistion time. In this study, we propose to use the motion information provided by a navigator to prospectively update in real time the position of the diffusion weighted slices, offering an efficient free-breathing strategy for rapid and improved cardiac diffusion acquisition using a single-shot spin-Echo EPI sequence. The proposed technique was performed on 10 volunteers on 1.5T scanner to quantify the reproducibility of the diffusion parameters ( FA , MD , f , D and D* ). Double oblique short-axis DW images were acquired with a 128 × 80 pixel matrix and rectangular FoV of 350 × 220mm2. Short axis DW-slices (6-mm-thick) were obtained with an in-plane resolution of 2.7 × 2.7mm2 interpolated in-plane to 1.35 x 1.35mm2; the bandwidth was 2442Hz/pixel, and GRAPPA factor 2 was used. Multiple TDs shifted every 10ms were acquired for PCAtMIP reconstruction. DTI acquisitions parameters were: interleaved 10 contiguous slices; TE=45ms; TR= number of slices x heart rate (e.g., 10s for a heart rate equal to 60 bpm); and 12 diffusion directions with a b-value of 350s/mm2 and 10 TDs for a total acquisition time of 22min. The IVIM acquisition parameters were 5 interleaved slices with a gap of 100%; TE=42ms; TR= 5s; 6 diffusion directions with b-values 0, 15, 30, 50, 75, 100, 200, 300, 400s/mm2 and 5 TDs were acquired for total time of 20min. Inter-measurement reproducibility among repeated measures was assessed by the Lin concordance coefficient (LinCC) and the complementary Bland and Altman method with LinCC coefficient ρ c , r (a measure of precision) and C b (a measure of accuracy). With a 100% breathing cycle scanning efficiency, the slice-following strategy is a powerful head-foot respiratory motion management solution for SE-EPI cardiac diffusion Vascular fraction f and the diffusion coefficients D and D* were determined to be 35.6±11.9x10 mm2/s for D* , 1.23±0.19x10 mm2/s for D and 0.115±0.017 for f . From the DTI protocol, the Mean Diffusivity ( MD ) was 1.57±0.13x10 mm2/s and the Fractional Anisotropy ( FA ) 0.35±0.04. MD ( ρ c =0.69, r = 0.70, C b =0.99), D ( ρ c =0.92, r =0.99, C b =0.93) and f ( ρ c =0.69, r =0.75, C b =0.91) was highly reproducible exept for D* ( ρ c =-0.214, r =-0.229, C b =0.93) and FA ( ρ c =0.075, r =0.12, C b =0.56) but which remained accurate. The slice-followed SE-EPI cardiac diffusion sequence is a promising solution for clinical implementation, allowing unprecedent acquisition speed that could be tailored to specific needs.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».