14 Feature tracking versus manual methods of assessment of left atrial mechanics in acute myocardial infarction: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> LA function is conventionally assessed by bi-plane method to compute LA end diastolic volume (LAEDV), end systolic volume (LAESV), stroke volume (LA SV), ejection fraction (LA EF). Voxel feature tracking (FT) is a novel technique for the assessment of LA function. We aimed to investigate if voxel FT derived longitudinal or radial strains are superior to traditionally derived parameters of LA function (LA SV and LA EF) in predicting LV function. <h3>Methods</h3> Twelve-patients underwent CMR at 3T (Achieva CV, Philips Healthcare, Best, The Netherlands) within 3 days following AMI. CMR protocol included: cines and late gadolinium enhancement (LGE) imaging (0.1 mmol/kg gadolinium DTPA). Indexed LAEDV (LAEDVi), end-systolic volume (LAESVi) and ejection fraction were computed by bi-plane method. Voxel FT for the LA in the long axis 4-chamber cines was analysed offline using commercially available software (cvi42 v5.1, Circle Cardiovascular Imaging Inc., Calgary, Canada). <h3>Results</h3> Demographics and basic CMR parameters are mentioned in Table 1. Analysis time was longer for manual contouring and computation of LA EF and SV compared to 4-CH strain analysis (4 ± 2 min versus 2 ± 1.5 min, p = 0.01). On univariate analysis, LV EF was correlated to peak longitudinal strain (PLS) (p = 0.01) and peak radial strain (PRS) (p = 0.02). On multivariate regression analysis, PLS of LA was most strongly correlated to LV EF (R=0.68; p = 0.015). All other parameters did not achieve statistical significance. <h3>Conclusion</h3> Peak left atrial longitudinal strain (PLS) is the only parameter of LA function, which independently correlates to LV ejection fraction. PLS of the LA is easily assessed on 4-chamber cines alone and takes less time to compute than the manually generated parameters of LA function.
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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 | 0,027 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».