GW24-e2928 Computed tomography metal artifact reduction for evaluation of lead calcification in patients with implantable cardiac defibrillator
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Patients with implantable cardiac defibrillator (ICD) may require lead extraction if there is presence of lead fibrosis and calcification but such procedure requires specialist equipment and skills and is associated with high mortality. We investigated the effectiveness of several image acquisition, reconstruction and processing methods for metal artefact reduction in CT to facilitate its use for pre-procedural identification of lead calcification. Methods A dual coil ICD lead (Medtronic Sprint Quattro Secure 6947 M) with radiopaque beads attached was inserted into the right ventricle of an excised pig heart. The heart was filled with water and scanned in approximately the same orientation as in patients with a single energy CT (SECT) protocol using 120 kV, 120 mAs and 0.625 mm collimation on a Discovery 750HD scanner (GE Healthcare). The scan was repeated with a dual energy CT (DECT) protocol using 140/80 kV alternating every 0.2 ms and 210 mAs. Three sets of 0.625-mm-thick cardiac images were generated using the DECT scan data: (1) monochromatic 70 keV, (2) 70 keV plus ASIR (Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, GE), (3) 70 keV plus MARS (Metal artefact Reduction Software, GE). Image set (1) to (3) were used to reduce artefacts from beam hardening, projection noise and projection truncation induced by the lead respectively. artefacts in each image set were compared against those in the 0.625 mm and 10 mm averaged SECT images. Results DECT 70 keV and 70 keV + ASIR images manifested intense shading and streaking artefacts that were minimally different from those of the 0.625 mm SECT image and the lead was not visible in all these images. 70 keV + MARS image exhibited less artefacts but the lead region was invisible. The 10 mm averaged SECT image showed the least artefacts while the lead with the attached beads was clearly seen. Conclusions DECT + MARS showed better artifact removal than DECT without MARS or with ASIR suggesting projection truncation was the dominant cause of the lead artifacts. However, MARS is unable to restore the lead image adequately. The averaging method cancelled out the artifacts while restoring the lead image with minimal compromise of the axial resolution. Lead extraction is complicated and associated with significant mortality and morbidity. The proposed method facilitates the use of CT for assessing lead calcification and the need of lead extraction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».