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Enregistrement W1994643849 · doi:10.1088/0031-9155/58/15/5009

Quantification of fibrosis in infarcted swine hearts by<i>ex vivo</i>late gadolinium-enhancement and diffusion-weighted MRI methods

2013· article· en· W1994643849 sur OpenAlex
Mihaela Pop, Nilesh R. Ghugre, Venkat Ramanan, Lily Morikawa, Greg J. Stanisz, Alexander Dick, Graham A. Wright

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaToronto Centre for PhenogenomicsSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFibrosisHistologyEx vivoMagnetic resonance imagingGadoliniumMedicineIn vivoEffective diffusion coefficientDiffusion MRIPathologyHigh resolutionInfarctionNuclear medicineChemistryMyocardial infarctionRadiologyBiologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,321 · 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