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Enregistrement W2157543846 · doi:10.2214/ajr.177.5.1771155

Usefulness of Segmented TrueFISP Cardiac Pulse Sequence in Evaluation of Congenital and Acquired Adult Cardiac Abnormalities

2001· article· en· W2157543846 sur OpenAlexaff
F. Scott Pereles, Vipul Kapoor, James Carr, Orlando P. Simonetti, Elizabeth A. Krupinski, Visveshwar Baskaran, J. Paul Finn

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Roentgenology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImage qualityNuclear medicineImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study is to compare ultrashort TR, segmented trueFISP (fast imaging with steady-state precession) cine MR imaging with segmented FLASH (fast low-angle shot) cine MR imaging for the detection and characterization of congenital and acquired adult cardiac abnormalities. SUBJECTS AND METHODS: Twenty-five patients with known or clinically suspected cardiac abnormalities were imaged on a 1.5-T scanner. Valve plane movies were obtained in patients with suspected valve morphology or function abnormalities or whose horizontal long-axis images showed jets. For each patient, three radiologists independently compared corresponding matched cine FLASH and trueFISP movies for image quality in evaluating anatomy and function of the great vessels and heart. Image quality was rated on a five-point scale, and data were analyzed using both a Wilcoxon's signed rank test and a repeated-measures analysis of variance. RESULTS: Image quality ratings of trueFISP and FLASH showed a statistically significant difference (F = 58.67; df = 1, 72; p < 0.0001), with the average rating for the trueFISP images being significantly higher (mean rating, 4.1 +/- 0.92) than that for the FLASH images (mean, 3.0 +/- 1.0). However, valve architecture in the aortic valves appeared to be better visualized and was more easily measured in valve plane images with FLASH. No statistically significant differences among the ratings of the interpreters (F = 0.018; df = 2, 72; p = 0.9821) were evident, and, therefore, no suggestion of bias was indicated (F = 0.775; df = 1, 2; p = 0.4645). TrueFISP yielded the correct diagnosis prospectively in 13 (100%) of 13 patients, whereas FLASH yielded the correct diagnosis in 12 (92%) of 13 patients. CONCLUSION: TrueFISP images depict morphologic and functional abnormalities with greater clarity and provide greater diagnostic confidence than FLASH images-and in a fraction of the time. A specific exception is in the assessment of valve leaflet architecture and cross-sectional area calculation (i.e., bicuspid aortic valves); in these evaluations, FLASH maintains a complementary diagnostic imaging role.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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