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Enregistrement W2107368166 · doi:10.1109/tmi.2011.2174645

The Feasibility of Endocardial Propagation Mapping Using Magnetic Resonance Guidance in a Swine Model, and Comparison With Standard Electroanatomic Mapping

2011· article· en· W2107368166 sur OpenAlexafffund
Samuel Oduneye, Labonny Biswas, Sudip Ghate, Venkat Ramanan, J. Barry, Avishag Laish‐Farkash, Ehud Kadmon, T. Zeidan Shwiri, Eugene Crystal, Graham A. Wright

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Medical Imaging · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVentricleVentricular tachycardiaMedicineMagnetic resonance imagingTachycardiaCardiologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of electroanatomic mapping (EAM) has improved the understanding of the substrate of ventricular tachycardia. EAM systems are used to delineate scar regions responsible for the arrhythmia by creating voltage or activation time maps. Previous studies have identified the benefits of creating MR-guided voltage maps; however, in some cases voltage maps may not identify regions of slow propagation that can cause the reentrant tachycardia. In this study, we obtained local activation time maps and analyzed propagation properties by performing MR-guided mapping of the porcine left ventricle while pacing from the right ventricle. Anatomical and myocardial late gadolinium enhancement images were used for catheter navigation and identification of scar regions. Our MR-guided mapping procedure showed qualitative correspondence to conventional clinical EAM systems in healthy pigs and demonstrated altered propagation in endocardial infarct 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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