Cardiorespiratory‐resolved magnetic resonance imaging: Measuring respiratory modulation of cardiac function
Notice bibliographique
Résumé
A technique for cardiac- and respiratory-resolved MRI is described. A retrospectively gated-segmented acquisition scheme similar to that used in conventional cine cardiac imaging was used to collect image data that spanned both the cardiac and respiratory cycles. Raw k-space data were regridded in a cardiorespiratory phase space to allow image reconstruction at target cardiac and respiratory phases. The approach can be applied with various k-space trajectories and pulse sequences, and was implemented in this study with both a Cartesian steady-state free precession (SSFP) sequence and a radial phase-contrast (PC) pulse sequence. Free-breathing short-axis SSFP images of the heart were reconstructed at multiple respiratory and cardiac phases to illustrate separation of cardiac and respiratory motion without artifacts. A respiratory-resolved radial PC experiment was used to quantify the volumetric flow rates in the inferior vena cava (IVC), pulmonary artery (PA), and aorta (Ao) in five free-breathing normal volunteers and a positive-pressure ventilated dog. Total flow (ml/min) in each vessel was quantified as a function of respiratory phase (peak/minimum output = 1.85 +/- 0.29 (IVC), 1.36 +/- 0.15 (PA), 1.24 +/- 0.09 (Ao)). Peak flow occurred during inspiration for the IVC and PA, and during expiration for the Ao, and there was a complete pattern reversal for the positive-pressure ventilated dog.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».