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Enregistrement W2122678409 · doi:10.1186/1532-429x-14-66

Cardiovascular magnetic resonance physics for clinicians: part II

2012· review· en· W2122678409 sur OpenAlexfundno aff
John Biglands, Aleksandra Radjenovic, John P. Ridgway

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchInstitute of GeneticsWellcome Trust
Mots-clésPulse sequenceMagnetic resonance imagingAngiologyGadoliniumMedicinePulse (music)Magnetic resonance angiographyContrast (vision)PerfusionMedical physicsRadiologyNuclear magnetic resonanceComputer scienceBiomedical engineeringPhysicsArtificial intelligenceCardiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the second of two reviews that is intended to cover the essential aspects of cardiovascular magnetic resonance (CMR) physics in a way that is understandable and relevant to clinicians using CMR in their daily practice. Starting with the basic pulse sequences and contrast mechanisms described in part I, it briefly discusses further approaches to accelerate image acquisition. It then continues by showing in detail how the contrast behaviour of black blood fast spin echo and bright blood cine gradient echo techniques can be modified by adding rf preparation pulses to derive a number of more specialised pulse sequences. The simplest examples described include T2-weighted oedema imaging, fat suppression and myocardial tagging cine pulse sequences. Two further important derivatives of the gradient echo pulse sequence, obtained by adding preparation pulses, are used in combination with the administration of a gadolinium-based contrast agent for myocardial perfusion imaging and the assessment of myocardial tissue viability using a late gadolinium enhancement (LGE) technique. These two imaging techniques are discussed in more detail, outlining the basic principles of each pulse sequence, the practical steps required to achieve the best results in a clinical setting and, in the case of perfusion, explaining some of the factors that influence current approaches to perfusion image analysis. The key principles of contrast-enhanced magnetic resonance angiography (CE-MRA) are also explained in detail, especially focusing on timing of the acquisition following contrast agent bolus administration, and current approaches to achieving time resolved MRA. Alternative MRA techniques that do not require the use of an endogenous contrast agent are summarised, and the specialised pulse sequence used to image the coronary arteries, using respiratory navigator gating, is described in detail. The article concludes by explaining the principle behind phase contrast imaging techniques which create images that represent the phase of the MR signal rather than the magnitude. It is shown how this principle can be used to generate velocity maps by designing gradient waveforms that give rise to a relative phase change that is proportional to velocity. Choice of velocity encoding range and key pitfalls in the use of this technique are discussed.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,027

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations241
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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