Characterizing coronary motion and its effect on MR coronary angiography—Initial experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize coronary artery motion as a prescan procedure to select the optimum scan setting that will produce high-resolution images. MATERIALS AND METHODS: A 2D real-time scan was used to image the major coronary arteries during breath-holding and free-breathing conditions. With the use of the 2D images, motion displacement of each artery was measured along three axes. Motion data obtained from a computer simulation were used to estimate point-spread functions (PSFs) associated with different high-resolution spiral acquisition strategies, including real-time, cardiac-gated, and respiratory-gated acquisitions. The simulation output determined the optimum acquisition and scan parameters that would produce the highest-spatial-resolution images of the coronary arteries. The effects of heart rate (HR), extended breath-holding, and number of slices per heart cycle were also investigated. RESULTS: Substantial variations in coronary motion occur among individuals, which directly influences the optimum parameters for a high-resolution scan. Lower HRs and longer breath-holds yield substantially increased spatial resolution. The maximum number of slices per heart cycle can also be determined to minimize slice-to-slice distortion. CONCLUSION: The results suggest that to obtain high-resolution coronary images, one should perform a prescan coronary-motion characterization for each individual so that the scan parameters can be optimized before data acquisition.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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 ».