Comparison of non-gated vs. electrocardiogram-gated 64-detector-row computed tomography for integrated electroanatomic mapping in patients undergoing pulmonary vein isolation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare non-gated vs. electrocardiogram (ECG)-gated 64-detector-row computed tomography (MDCT) of the left atrium (LA) for integrated electroanatomic mapping (EAM) in patients with paroxysmal atrial fibrillation (AF). METHODS AND RESULTS: Twenty-nine consecutive patients with paroxysmal AF underwent MDCT prior to pulmonary vein isolation (PVI). All patients were in sinus rhythm both during CT imaging and PVI. Multi-detector-row computed tomography was performed in 15 patients without ECG-gating (non-gated MDCT) and in 14 patients with retrospective ECG-gating (ECG-gated MDCT). Image quality of LA reconstructions from MDCT was rated on a five-point scale (from 1 = excellent to 5 = segmentation failed). Registration error between LA geometry obtained from EAM and MDCT was calculated as the mean distance between EAM points and MDCT surface. In all patients, LA was successfully segmented from MDCT data. The segmentation process took 2:31 +/- 0:54 min for non-gated MDCT and 2:36 +/- 0:47 min for ECG-gated MDCT (P = 0.8). Image quality scores of LA reconstructions from non-gated and ECG-gated MDCT were 1.3 +/- 0.6 and 1.4 +/- 0.7, respectively (P = 0.76). There was no significant difference in the registration error between non-gated and ECG-gated MDCT (1.8 +/- 0.2 vs. 1.9 +/- 0.3 mm, respectively; P = 0.6). The radiation dose of non-gated MDCT was significantly lower compared with ECG-gated MDCT (4.6 +/- 1.4 vs. 13.4 +/- 3.6 mSv, respectively; P < 0.001). CONCLUSION: Non-gated MDCT depicts LA with appropriate image quality for integrated EAM, while exposing patients to substantially lower radiation dose compared with ECG-gated MDCT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».