MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 OpenAlexaff
Mani Vembar, Miquel García, Dominic J. Heuscher, Ralph Haberl, Dennis Matthews, Georg-Eike Böhme, Neil L. Greenberg

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations121
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207