Accuracy of Dynamic Computed Tomography Adenosine Stress Myocardial Perfusion Imaging in Estimating Myocardial Blood Flow at Various Degrees of Coronary Artery Stenosis Using a Porcine Animal Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the accuracy of computed tomography (CT) dynamic stress myocardial perfusion imaging to estimate myocardial blood flow (MBF) in a porcine animal model with variable degrees of induced coronary artery stenosis in comparison with microsphere-derived MBF. METHODS AND MATERIALS: Seven domestic pigs (36 ± 4 kg) received stents (confirmed 3.0 mm diameter) in the left anterior descending coronary artery distal to first diagonal branch. A balloon catheter was placed within the stent and inflated to various degrees to obtain a defined luminal narrowing (50% and 75% diameter stenosis) as confirmed by intra-arterial flow wire measurement. All models underwent adenosine-mediated (140 μg/kg/min) dynamic stress and rest myocardial perfusion CT imaging using a dual-source CT scanner (shuttle-mode with 100 kV/300 mAs, 20 mL iopromide) with prospective acquisitions every second heartbeat for 30 seconds. CT-estimated MBF (MBFCT) was calculated using a model-based parametric deconvolution method and correlated to that of fluorescent microspheres (MBFmic) injected at each perfusion state. RESULTS: All study procedures were performed without complications, and all animals completed the study protocol. Among 448 myocardial segments, 31 (7%) were considered nonevaluable because of motion artifacts. With stress, MBFCT increased significantly (1.10 ± 0.25 vs. 0.80 ± 0.28 mL/g/min, P < 0.001; at stress and rest, respectively) in all myocardial segments and correlated with MBFmic (r = 0.67, P < 0.001). MBFCT overestimated MBFmic, independently of adenosine-stress and degree of coronary stenosis (β = 2.3, 95% confidence interval: 1.81-2.79 mL/g/min, P < 0.001). Although there were no differences in MBFCT between 50% and 75% coronary stenosis at rest (0.01 ± 0.08 mL/g/min, P = 0.86), MBFCT was significantly lower at 75% than at 50% under stress conditions (0.53 ± 0.19 vs. 0.71 ± 0.24 mL/g/min, P = 0.002). CONCLUSIONS: CT-derived MBF measurements at rest and stress with varying degrees of coronary stenosis show a valid difference but an underestimated correlation with microsphere-derived MBF in a porcine animal model.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».