Contrast Echocardiography for Myocardial Perfusion Imaging Using Intravenous Agents: Progress and Promises
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This article is a convenient overview to assist the interested echocardiographist towards acquiring his own experience in the field of myocardial perfusion imaging using intravenous contrast agents. This goal is now pursued in many centres, since contrast echo holds the advantages of cardiac ultrasound (non-invasiveness, high spatial and temporal resolution, wide availability, use of non-ionizing radiation), and because a variety of transpulmonary agents-together with a spectrum of imaging modalities-are becoming available. METHODS AND RESULTS: Many technical considerations need to be addressed for optimal myocardial perfusion imaging: characteristics of the contrast medium (air-filled or perfluorocarbon filled and/or encapsulated agents), modality of administration (bolus injection or continuous infusion) and interaction between microbubbles and ultrasound (dependency on power output). Moreover, intermittent harmonic imaging, intermittent harmonic power Doppler, pulse inversion and amplitude modulation imaging have all been developed to enhance microbubble detection over myocardial tissue. These new acquisition modalities also yield specific artifacts impacting on myocardial perfusion assessment. Finally, acute myocardial infarction and chronic ischaemic heart disease (at baseline and during stress) are the most studied clinical models for perfusion imaging with contrast echo, and are reviewed in this article. CONCLUSION: Perfusion imaging with intravenous contrast agents has never been as close to widespread clinical use as it is today, but many methodological issues remain unsettled before the wish of the contrast echocardiographist comes true: that is, a cheap, user-friendly and widely available technology that would disclose new information in echocardiography.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».