Papillary muscle involvement in myocardial infarction: Initial results using multicontrast late‐enhancement MRI
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesized that multicontrast late-enhancement (MCLE) MRI would improve the identification of papillary muscle involvement (PM-MI) in patients with myocardial infarction (MI), compared with conventional late gadolinium enhancement (LGE) MRI using the inversion recovery fast gradient echo (IR-FGRE) technique. Cardiac LGE-MRI studies using both MCLE and IR-FGRE pulse sequences were performed on a 1.5 Tesla (T) MRI system in 23 patients following MI. In all patients, PM-MI was confirmed by the diagnostic criteria as outlined below: (a) the increased signal intensity of PM was the same or similar to that of adjacent hyper-enhanced left ventricular (LV) infarct segments; and (b) the hyper-enhanced PM region was limited to the PM area defined by precontrast cine images of steady-state free precession (SSFP). Visual contrast score was rated according to the differentiation between LV blood pool and hyper-enhanced infarct myocardium. Quantitative contrast-noise ratios (CNR) of infarct relative to blood pool and viable myocardium were also measured on MCLE and IR-FGRE images. Of these 23 patients, 13 studies demonstrated primarily involvement of the territories of the right coronary (RCA, 8 patients) and/or left circumflex (LCX, 5 patients) arteries and 10 involved the territories of left anterior descending artery (LAD) with some LCX involvement. Although both IR-FGRE and MCLE determined the presence and extent of LV MI, better visual contrast scores were achieved in MCLE (2.9 ± 0.3) compared with IR-FGRE (1.6 ± 0.8, P < 0.001). The CNRs of infarct relative to LV blood pool showed a significant statistical difference (n = 23, P < 0.00001) between MCLE (16.2 ± 7.2) and IR-FGRE images (4.8 ± 4.1), which is consistent with the result of visual contrast scores between infarct and LV blood pool. The CNRs of infarct versus viable myocardium did not demonstrate a significant statistical difference (n = 23, P = 0.61) between MCLE (14.4 ± 7.0) and IR-FGRE images (13.6 ± 6.1). MCLE clearly demonstrated PM-MI in all cases (100%, 23/23) while only 39% (9/23) could be visualized on the corresponding IR-FGRE images. In conclusion, MCLE imaging provides better contrast between blood pool and infarct myocardium, thus improving the determination of PM-MI.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».