Quantification of fibrosis in infarcted swine hearts by<i>ex vivo</i>late gadolinium-enhancement and diffusion-weighted MRI methods
Notice bibliographique
Résumé
Many have speculated that MRI signal characteristics can be used to identify regions of heterogeneous infarct associated with an arrhythmogenic substrate; however, direct evidence of this relationship is limited. The aim of this study was to demonstrate the remodelling characteristics of fibrosis by means of histology and high-resolution MR imaging. For this purpose, we performed whole-mount histology in heart samples (n = 9) collected from five swine at six weeks post-infarction and compared the extent of fibrosis in the infarcted areas delineated in these histological images with that obtained ex vivo by MRI using late gadolinium-enhancement (LGE) and diffusion-weighted imaging (DWI) methods. All MR images were obtained at a submillimetre resolution (i.e., voxel size of 0.6×0.6×1.2 mm(3)). Specifically, in the histology images, we differentiated moderate fibrosis (consisting of a mixture of viable and non-viable myocytes, known as border zone, BZ) from severe fibrosis (i.e., the dense scar). Correspondingly, tissue heterogeneities in the MR images were categorized by a Gaussian mixture model into healthy, BZ and scar. Our results showed that (a) both MRI methods were capable of qualitatively distinguishing sharp edges between dense scar and healthy tissue from regions of heterogeneous BZ; (b) the BZ and dense scar areas had intermediate-to-high increased values of signal intensity in the LGE images and of apparent diffusion coefficient in the DWI, respectively. In addition, as demonstrated by the Picrosirius Red and immunohistochemistry stains, the viable bundles in the BZ were clearly separated by thin collagen strands and had reduced expression of Cx43, whereas the core scar was composed of dense fibrosis. A quantitative analysis demonstrated that the comparison between BZ/scar extent in LGE and DWI to the corresponding areas identified in histology yielded very good correlations (i.e., for the scar identified by LGE, R(2) was 0.96 compared to R(2) = 0.93 for the scar identified in ADC maps, whereas the BZ had R(2) = 0.95 for the correlation between LGE and histology compared to R(2) = 0.91 obtained for ADC). This novel study represents an intermediate step in translating such research to the in vivo stages, as well as in establishing the best and most accurate MR method to help identify arrhythmia substrate in patients with structural heart disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».