Poster — Wed Eve—14: Real‐Time MR Imaging for Angioplasty
Notice bibliographique
Résumé
Angioplasty has been demonstrated as an effective treatment for cardiovascular diseases such as carotid stenosis, having similar patient outcomes to the once dominant endarectomy technique. Angioplasty is an attractive choice, as it is much less invasive. However, angioplasty procedures are hinged on the guidance of catheters through the vascular system, and imaging is required for this process. X‐ray is almost always used for these types of interventions, but has several noted drawbacks, including the exposure of ionizing radiation to both patients and staff. Magnetic resonance (MR) imaging has been used in previous experiments at different centres and overcomes some of the problems associated with X‐ray imaging. Here, we propose a real‐time imaging system, for use in catheter guiding applications, and look at parameters and techniques that will increase the overall frame rate displayed to an in‐room monitor. By modifying a fast gradient recalled echo (FGRE) sequence, and ported data directly to an image reconstruction station, implemented on an iMac computer, images are reconstructed and display in real time. By using algorithms such as variable rate k‐space acquisition (varking), multi‐phase array coils, reducing the number of phase‐encode lines, and reducing the analog to digital converter (ADC) sampling rate, frame rate was improved from ∼1 Hz to ∼5Hz. Analysis of images, pre‐ and post‐optimization, yield comparable quality by inspection, and an improved SNR from 45 to 160. This system has been designed to perform MR angioplasty procedures, which will the next step in our research project using animal models.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,121 | 0,049 |
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 ».