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Enregistrement W2095010135 · doi:10.1002/jmri.22657

Effects of cardiac motion on 3D contrast‐enhanced MR angiography of the carotid arteries

2011· article· en· W2095010135 sur OpenAlexaff
Dean Jeffery, Derek Emery, Alan H. Wilman

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyCarotid arteriesAngiographyMagnetic resonance angiographyCommon carotid arteryCarotid artery diseaseCardiologyContrast (vision)Internal medicineMagnetic resonance imagingCarotid endarterectomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the effect of cardiac-related carotid artery motion on the image quality of 3D contrast-enhanced MR angiography (CEMRA) in patients presenting with suspected carotid artery disease. MATERIALS AND METHODS: Twenty patients with suspected carotid artery disease underwent cardiac-gated cinematic steady-state free precession of the carotid arteries followed by standard 3D CEMRA at 1.5 T. Using postprocessing, computer programs determined the degree of vessel wall dilation and translation across the cardiac cycle from the cinematic exam and related this to vessel wall sharpness in 3D CEMRA, which was determined objectively by computer analysis and subjectively by a panel of expert neuroradiologists. RESULTS: In patients, across 40 arteries the average carotid vessel movement due to cardiac pulsation was 0.36 ± 0.17 mm and translation 1.53 ± 0.94 mm. When using computer analysis of sharpness, the mean carotid wall motion had a weak negative correlation with 3D CEMRA vessel sharpness (Pearson's correlation -0.23, P < 0.01). However, the same trend was not present from the radiological review. CONCLUSION: In standard 3D CEMRA in patients with suspected carotid artery disease, cardiac-related carotid movement was a statistically significant source of degradation in vessel sharpness, but did not appear to be clinically significant.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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