Abstract 3415: Cardiovascular Magnetic Resonance Accurately Detects Myocardial Hemorrhage in Reperfusion Injury
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hemorrhage can complicate reperfusion injury in myocardial infarction, but no in vivo imaging method exists. We hypothesized that a T2*-weighted cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR) sequence accurately detects myocardial hemorrhage in vivo. Methods Reperfused myocardial infarcts were generated in 14 dogs by ligation of the LAD for 3– 6 hours. At day 3, a CMR study was performed using established sequences for quantification of function, microvascular obstruction and myocardial infarction in short axis slices covering the entire myocardium. For hemorrhage, a T2*-weighted multi-echo gradient-echo sequence was applied (TE=35msec, TR=1 RR, FOV 380x280mm, matrix 256 x 192). A segmental analysis was performed using 6 segments per slice: T2*-segments were considered hemorrhagic when signal intensity was >2 standard deviations below the mean of remote myocardium. The contrast-to-noise ratio of hemorrhagic segments over normal segments was assessed. Post-mortem TTC staining was performed with infarcted and hemorrhagic areas analyzed with the same segmental approach. In vivo/ ex vivo correlation statistics were performed. Results In 14 dogs, 378 segments were assessed. Of the T2* CMR segments, 10.2% were excluded due to artifacts; 27 segments yielded a signal drop consistent with hemorrhage (see figure ). The correlation with ex vivo TTC staining was R=0.79 and contrast-to-noise ratio was 9.2±3.4. Sensitivity to detect a hemorrhagic segment was 77%, specificity 99%. Conclusion T2*-weighted CMR accurately detects reperfusion hemorrhage in vivo. The method may be applied in patients to study hemorrhage as a complication of reperfusion injury.
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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) | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».