MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059560329 · doi:10.1002/mrm.10177

Pulse‐wave velocity measured in one heartbeat using MR tagging

2002· article· en· W2059560329 sur OpenAlexaff
Christopher K. Macgowan, R. Mark Henkelman, Michael L. Wood

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeartbeatPulse wave velocityPulsatile flowImaging phantomBlood flowPulse (music)Biomedical engineeringNuclear magnetic resonanceMathematicsNuclear medicinePhysicsBlood pressureCardiologyMedicineInternal medicineOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A noninvasive method for measuring the aortic pulse-wave velocity (PWV) in a single heartbeat is introduced. The method sinusoidally tags a column of blood within the vessel, and rapidly acquires a series of 1D projections of the tags as they move (in practice, 64 projections at 4-ms intervals). From these projections, the relative motion of blood at different positions along the vessel is measured. The PWV is obtained by fitting a mathematical model of blood flow to the tag trajectories. Tests of this method in a pulsatile flow phantom are presented using latex and polyurethane tubes. The PWV measured in these tubes was (mean +/- standard deviation) 4.4 +/- 0.5 m/s and 2.3 +/- 0.2 m/s, respectively. The distensibility of each tube was calculated from the PWV (latex = (7 +/- 2) 10(-3) mm Hg(-1), poly. = (25 +/- 4) 10(-3)mmHg(-1)) and found to agree within error with distensibility measurements based on the change of tube area with pressure (latex = (6.3 +/- 0.3) 10(-3)mmHg(-1), poly. = (27 +/- 1) 10(-3) mmHg(-1)). To test its feasibility, the PWV measurement was applied to four normal volunteers. The measured PWV values were 3.9 +/- 0.8 m/s, 3.6 +/- 0.9 m/s, 3.9 +/- 0.5 m/s, and 5.3 +/- 0.8 m/s. By acquiring an independent PWV measurement each heartbeat, errors introduced by arrhythmia and trigger variability appear to be avoided with this method.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMagnetic Resonance in MedicineMême sujetAdvanced MRI Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207