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Enregistrement W2001608824 · doi:10.1186/1532-429x-12-s1-o35

Fused 3-dimensional whole-heart coronary artery, coronary vein and myocardial scar imaging at 3 T: Feasibility in patients with ischemic and non-ischemic cardiomyopathy

2010· article· en· W2001608824 sur OpenAlexaff
James A. White, Nowell M. Fine, Lorne J. Gula, Raymond Yee, Mohammed Al‐Admawi, Anna MacDonald, Qi Zhang, Terry M. Peters, Maria Drangova

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAngiologyCardiologyInternal medicineIschemic cardiomyopathyCoronary VeinArteryCardiac imagingHeart failureEjection fractionCoronary sinus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with cardiomyopathy are frequently considered for vascular-based interventions aimed at improving systolic performance. Cardiac Resynchronization Therapy (CRT) and Coronary Artery Revascularization (CAR) are dependent upon the presence of appropriate vascular targets and health of related myocardium for clinical success. A combined evaluation of coronary vascular targets and myocardial scar may benefit the planning of such procedures. 53 consecutive patients were enrolled prior to device (ICD and/or CRT) therapy (N = 42) or CAR (N = 11). All patients had imaging performed using a 3.0 Tesla MRI scanner. A cardiac-gated, 3-D whole-heart inversion-recovery gradient echo pulse sequence with respiratory navigator was used to obtain both a contrast-enhanced coronary MRA (0.2 mmol/kg gadolinium infusion at 0.3 ml/sec) followed in 25 minutes by a late enhancement (scar) dataset. Both datasets were obtained using an isotropic voxel resolution of 1.3 × 1.3 × 1.3 mm. All coronary artery and coronary vein segments were evaluated by consensus opinion for vessel image quality using a standard visual scoring system (score 0 to 4). Contrast to noise (CNR) and signal to noise (SNR) measurements of the proximal coronary artery and vein segments and myocardial scar were performed. Spatially matched datasets were then fused using 3-D segmentation of myocardial scar with fusion to coronary MRA for volume rendered visualization Figure 1 . Figure 1 The mean age was 56.6 ± 14.5 years. Combined coronary MRA and 3D scar imaging was successfully performed in 49 (92%) patients. Of 588 proximal-mid coronary artery and coronary vein segments 570 (97%) were scored as clinically evaluable. The mean quality score of the proximal-mid coronary artery segments and coronary vein segments was 3.1 ± 0.9 and 3.2 ± 0.9, respectively. The SNR and CNR scores were 57.3 ± 35.3 and 48.3 ± 31.6 respectively for the left main coronary artery. The respective vales for the right coronary artery was and 47.2 ± 31.4 and 38.2 ± 28.1, respectively for the right coronary artery. The mean quality score for myocardial scar imaging was 2.90 ± 0.98, with an SNR and CNR of 54.2 ± 29.9 and 49.4 ± 29.3 respectively. Image fusion was successful in all patients with quality scores of 2 or greater. This study demonstrates clinical feasibility of MRI to provide matched isotropic 3-D imaging of coronary anatomy and myocardial scar. This novel fusion technique has the potential to assist in the pre-procedural planning of vascular-based cardiac interventions where myocardial scar is relevant to clinical response.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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