Multicontrast late gadolinium enhancement imaging enables viability and wall motion assessment in a single acquisition with reduced scan times
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the accuracy of multicontrast late enhancement imaging (MCLE) in the assessment of myocardial viability and wall motion compared to the conventional wall motion and viability cardiac magnetic resonance imaging (MRI) pulse sequences. MATERIALS AND METHODS: Forty-one patients with suspected myocardial infarction were studied. Patients underwent assessment of cardiac function with cine steady-state free-precession (SSFP), followed by late gadolinium enhancement (LGE) imaging using inversion recovery gradient echo scanning (IR-GRE) sequence and MCLE. MCLE was compared to cine SSFP in the assessment of wall motion, ejection fraction (EF), left ventricular (LV) mass, LV end-diastolic volume (EDV), and to IR-GRE for measuring infarct size. RESULTS: MCLE, IR-GRE, and SSFP imaging demonstrated excellent agreement in the assessment of EF, LV infarct size, and LV mass (r > 0.95, P < 0.001 for all measures), as well as in the assessment of wall motion (kappa statistic 0.75). CONCLUSION: MCLE provided coregistered images for the assessment of viability and wall motion without loss of accuracy in the assessment of quantitative cardiac parameters. MCLE provides accurate quantitative cardiac assessment with reduced scan times compared to the conventional sequences and thus may be used as an alternative to conventional cine SSFP and IR-GRE imaging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».