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Enregistrement W1912286526 · doi:10.1002/mrm.24688

3D myocardial <i>T</i><sub>1</sub> mapping at 3T using variable flip angle method: Pilot study

2013· article· en· W1912286526 sur OpenAlexaff
Hélène Clique, Hai‐Ling Margaret Cheng, Pierre‐Yves Marie, Jacques Felblinger, Marine Beaumont

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlip angleReproducibilitySpin echoMagnetic resonance imagingNuclear magnetic resonanceEcho-planar imagingNuclear medicineFast spin echoPlanarPhysicsMaterials scienceBiomedical engineeringMedicineMathematicsComputer scienceRadiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Myocardial T1 mapping is an emerging technique that could improve cardiovascular magnetic resonance diagnostic accuracy. In this study, a variable flip angle approach with B1 correction is proposed at 3T on the myocardium, employing standard 3D spoiled fast gradient echo and echo planar imaging sequences. METHODS: The method was tested on phantoms to determine the set of standard 3D spoiled fast gradient echo angles adapted to myocardial T1 measurements and was compared to the inversion-recovery spin-echo reference T1 method. Seven volunteers underwent magnetic imaging resonance to acquire myocardial T1 maps and T1 values of the human heart. RESULTS: This original method demonstrated good reproducibility in phantoms and a significant correlation between variable flip angle T1 values and reference inversion-recovery spin-echo T1 values. It yielded myocardial T1 values consistent with expected T1 and an increasing homogenization of myocardial segments owing to B1 correction. The mean myocardial T1 value was 1341 ± 42 ms. CONCLUSION: Myocardial 3D T1 mapping using the variable flip angle approach can potentially be useful for evaluating fibrosis on the entire myocardium using a standard clinical sequence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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