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Enregistrement W1986041261 · doi:10.1118/1.4711757

Ultrasound‐guided identification of cardiac imaging windows

2012· article· en· W1986041261 sur OpenAlexafffund
Garry Liu, Xiuling Qi, Normand Robert, Alexander Dick, Graham A. Wright

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedical imagingCardiac imagingUltrasoundCardiac UltrasoundMedical physicsMedicineUltrasound imagingRadiologyUltrasonic imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Currently, the use of cine magnetic resonance imaging (MRI) to identify cardiac quiescent periods relative to the electrocardiogram (ECG) signal is insufficient for producing submillimeter-resolution coronary MR angiography (MRA) images. In this work, the authors perform a time series comparison between tissue Doppler echocardiograms of the interventricular septum (IVS) and concurrent biplane x-ray angiograms. Our results indicate very close agreement between the diastasis gating windows identified by both the IVS and x-ray techniques. METHODS: Seven cath lab patients undergoing diagnostic angiograms were simultaneously scanned during a breath hold by ultrasound and biplane x-ray for six to eight heartbeats. The heart rate of each patient was stable. Dye was injected into either the left or right-coronary vasculature. The IVS was imaged using color tissue Doppler in an apical four-chamber view. Diastasis was estimated on the IVS velocity curve. On the biplane angiograms, proximal, mid, and distal regions were identified on the coronary artery (CA). Frame by frame correlation was used to derive displacement, and then velocity, for each region. The quiescent periods for a CA and its subsegments were estimated based on velocity. Using Pearson's correlation coefficient and Bland-Altman analysis, the authors compared the start and end times of the diastasis windows as estimated from the IVS and CA velocities. The authors also estimated the vessel blur across the diastasis windows of multiple sequential heartbeats of each patient. RESULTS: In total, 17 heartbeats were analyzed. The range of heart rate observed across patients was 47-79 beats per minute (bpm) with a mean of 57 bpm. Significant correlations (R > 0.99; p < 0.01) were observed between the IVS and x-ray techniques for the identification of the start and end times of diastasis windows. The mean difference in the starting times between IVS and CA quiescent windows was -12.0 ms. The mean difference in end times between IVS and CA quiescent windows was -3.5 ms. In contrast, the correlation between RR interval and both the start and duration of the x-ray gating windows were relatively weaker: R = 0.63 (p = 0.13) and R = 0.86 (p = 0.01). For IVS gating windows, the average estimated vessel blurs during single and multiple heartbeats were 0.5 and 0.66 mm, respectively. For x-ray gating windows, the corresponding values were 0.26 and 0.44 mm, respectively. CONCLUSIONS: In this study, the authors showed that IVS velocity can be used to identify periods of diastasis for coronary arteries. Despite variability in mid-diastolic rest positions over multiple steady rate heartbeats, vessel blurring of 0.5-1 mm was found to be achievable using the IVS gating technique. The authors envision this leading to a new cardiac gating system that, compared with conventional ECG gating, provides better resolution and shorter scan times for coronary MRA.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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