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Enregistrement W2140468855 · doi:10.1002/mrm.20794

Retrospective gating for mouse cardiac MRI

2006· article· en· W2140468855 sur OpenAlexaff
Jonathan Bishop, Akiva Feintuch, Nicholas A. Bock, Brian J. Nieman, Jun Dazai, Lorinda Davidson, R. Mark Henkelman

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGatingRetrospective cohort studyMedicineCardiac imagingImage qualityMagnetic resonance imagingRadiologyInternal medicineComputer scienceImage (mathematics)Artificial intelligencePhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac MR imaging in small animals presents some difficulties due to shorter cardiac cycles and smaller dimensions than in human beings, but prospectively gated techniques have been successfully applied. As with human imaging, there may be certain applications in animal imaging for which retrospective gating is preferable to prospective gating. For example, cardiac imaging in multiple mice simultaneously is one such application. In this work we investigate the use of retrospective gating for cardiac imaging in a mouse. Using a three-dimensional imaging protocol, we show that image quality with retrospective gating is comparable to prospectively gated imaging. We conclude that retrospective gating is applicable for small animal cardiac MRI and show how it can be applied to the problem of cardiac MRI in multiple mice.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
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

Citations58
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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