Quantitative gated PET for the assessment of left ventricular function in small animals.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: 18F-FDG PET can identify areas of myocardial viability and necrosis and provide useful information on the effectiveness of experimental techniques designed to improve contractile function and myocardial vascularization in small animals. The left ventricular volume (LVV) and left ventricular ejection fraction (LVEF) in normal and diseased rats were measured in vivo using the high-resolution avalanche photodiode (APD) small-animal PET scanner of the Université de Sherbrooke. The measurements obtained by PET were compared with those obtained by high-resolution echocardiography and with known values obtained from a small, variable-volume cardiac phantom. METHODS: List-mode gated (18)F-FDG PET studies were performed using the APD PET scanner on 30 rats: 11 healthy, 4 under septic shock, and 15 with heart failure induced by ligature of the left coronary artery. PET images were resized to match human-scale pixels and analyzed using a standard clinical cardiac software program. The LVV and LVEF from the same animals were also evaluated by echocardiography. RESULTS: Agreement was excellent between the endocardial volumes determined by PET and the actual volumes of the cardiac phantom (r(2) = 0.96). Agreement between PET and echocardiography for LVV ranged from good in healthy rats (r(2) = 0.89) to fair in diseased rats (r(2) = 0.49). Agreement was fair between LVEF values measured by the 2 methods (r(2) = 0.56). Normal rats had an average LVEF of 83.2% +/- 8.0% using PET and 81.6% +/- 6.0% using echocardiography. In rats with heart failure, LVEF was 54.6% +/- 15.9% using PET and 54.2% +/- 13.3% using echocardiography. CONCLUSION: Both PET and echocardiography clearly differentiated normal rats from rats with heart failure. Echocardiography is fast and convenient, whereas list-mode PET is also able to assess defect size, myocardial viability, and metabolism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».