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Enregistrement W1964792401 · doi:10.1118/1.1582812

A dynamic approach to identifying desired physiological phases for cardiac imaging using multislice spiral CT

2003· article· en· W1964792401 sur OpenAlex
Mani Vembar, Miquel García, Dominic J. Heuscher, Ralph Haberl, Dennis Matthews, Georg-Eike Böhme, Neil L. Greenberg

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiac cycleMultisliceCardiac imagingCoronary arteriesImage qualityRight coronary arterySpiral (railway)ArteryCircumflexMedicineBiomedical engineeringNuclear medicineArtificial intelligenceRadiologyComputer scienceCardiologyMathematicsCoronary angiographyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this investigation, we describe a quantitative technique to measure coronary motion, which can be correlated with cardiac image quality using multislice computed tomography (MSCT) scanners. MSCT scanners, with subsecond scanning, thin-slice imaging (sub-millimeter) and volume scanning capabilities have paved the way for new clinical applications like noninvasive cardiac imaging. ECG-gated spiral CT using MSCT scanners has made it possible to scan the entire heart in a single breath-hold. The continuous data acquisition makes it possible for multiple phases to be reconstructed from a cardiac cycle. We measure the position and three-dimensional velocities of well-known landmarks along the proximal, mid, and distal regions of the major coronary arteries [left main (LM), left anterior descending (LAD), right coronary artery (RCA), and left circumflex (LCX)] during the cardiac cycle. A dynamic model (called the "delay algorithm") is described which enables us to capture the same physiological phase or "state" of the anatomy during the cardiac cycle as the instantaneous heart rate varies during the spiral scan. The coronary arteries are reconstructed from data obtained during different physiological cardiac phases and we correlate image quality of different parts of the coronary anatomy with phases at which minimum velocities occur. The motion characteristics varied depending on the artery, with the highest motion being observed for RCA. The phases with the lowest mean velocities provided the best visualization. Though more than one phase of relative minimum velocity was observed for each artery, the most consistent image quality was observed during mid-diastole ("diastasis") of the cardiac cycle and was judged to be superior to other reconstructed phases in 92% of the cases. In the process, we also investigated correlation between cardiac arterial states and other measures of motion, such as the left ventricular volume during a cardiac cycle, which earlier has been demonstrated as an example of how anatomic-specific information can be used in a knowledge-based cardiac CT algorithm. Using these estimates in characterizing cardiac motion also provides realistic simulation models for higher heart rates and also in optimizing volume reconstructions for individual segments of the cardiac anatomy.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,287 · 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