Myocardial viability imaging using Gd‐DTPA: Physiological modeling of infarcted myocardium, and impact on injection strategy and imaging time
Notice bibliographique
Résumé
Results of simulations are shown which illustrate how the concentration-time curves of an extravascular extracellular (EVEC) contrast agent, such as Gd-DTPA, vary in myocardial tissue. The simulations show that the variable permeability of dead myocytes within a recent myocardial infarction will significantly alter delayed enhancement patterns following a bolus injection, invariably reducing the sensitivity of this technique for the detection of permanently damaged tissue. It is further predicted that if the bolus injection is followed by a suitably selected constant infusion, the infarct size and infarct volume of distribution may be more accurately determined, even though the degree of enhancement of an infarcted region (with normal flow) above normal tissue is slightly higher for the bolus technique within the first 30 min following the injection. The degree of enhancement of an infarcted region (with normal flow) above normal tissue was comparable between the two techniques at the point in the constant infusion at which the volume of contrast injected was the same as in the bolus case, i.e., at approximately 30 min after the bolus injection. The constant infusion approach became superior thereafter as overall tissue concentrations became greater in both normal and infarcted tissue, and these concentrations remained more stable with the constant infusion approach. Preliminary experimental results in a canine model of infarction/reperfusion illustrated a delayed wash-in of contrast agent in infarcted tissue, which may be explained by a physiological model in which dead myocytes in infarcted myocardium have non-infinite permeability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».