Influence of phase correction of late gadolinium enhancement images on scar signal quantification in patients with ischemic and non-ischemic cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myocardial fibrosis imaging using late gadolinium enhancement (LGE) cardiac magnetic resonance (CMR) has been validated as a quantitative predictive marker for response to medical, surgical, and device therapy. To date, all such studies have examined conventional, non-phase corrected magnitude images. However, contemporary practice has rapdily adopted phase-corrected image reconstruction. We sought to investigate the existence of any systematic bias between threshold-based scar quantification performed on conventional magnitude inversion recovery (MIR) and matched phase sensitive inversion recovery (PSIR) images. METHODS: In 80 patients with confirmed ischemic (N = 40), or non-ischemic (n = 40) myocardial fibrosis, and also in a healthy control cohort (N = 40) without fibrosis, myocardial late enhancement was quantified using a Signal Threshold Versus Reference Myocardium technique (STRM) at ≥2, ≥3, and ≥5 SD threshold, and also using the Full Width at Half Maximal (FWHM) technique. This was performed on both MIR and PSIR images and values compared using linear regression and Bland-Altman analyses. RESULTS: Linear regression analysis demonstrated excellent correlation for scar volumes between MIR and PSIR images at all three STRM signal thresholds for the ischemic (N = 40, r = 0.96, 0.95, 0.88 at 2, 3, and 5 SD, p < 0.0001 for all regressions), and non ischemic (N = 40, r = 0.86, 0.89, 0.90 at 2, 3, and 5 SD, p < 0.0001 for all regressions) cohorts. FWHM analysis demonstrated good correlation in the ischemic population (N = 40, r = 0.83, p < 0.0001). Bland-Altman analysis demonstrated a systematic bias with MIR images showing higher values than PSIR for ischemic (3.3 %, 3.9 % and 4.9 % at 2, 3, and 5 SD, respectively), and non-ischemic (9.7 %, 7.4 % and 4.1 % at ≥2, ≥3, and ≥5 SD thresholds, respectively) cohorts. Background myocardial signal measured in the control population demonstrated a similar bias of 4.4 %, 2.6 % and 0.7 % of the LV volume at 2, 3 and 5 SD thresholds, respectively. The bias observed using FWHM analysis was -6.9 %. CONCLUSIONS: Scar quantification using phase corrected (PSIR) images achieves values highly correlated to those obtained on non-corrected (MIR) images. However, a systematic bias exists that appears exaggerated in non-ischemic cohorts. Such bias should be considered when comparing or translating knowledge between MIR- and PSIR-based imaging.
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 | 0,009 |
| 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) | 0,001 | 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 ».