Inversion‐recovery‐prepared SSFP for cardiac‐phase‐resolved delayed‐enhancement MRI
Notice bibliographique
Résumé
Delayed-enhancement magnetic resonance imaging (DE-MRI) can be used to visualize myocardial infarction (MI). DE-MRI is conventionally acquired with an inversion-recovery gradient-echo (IR-GRE) pulse sequence that yields a single bright-blood image. IR-GRE imaging requires an accurate estimate of the inversion time (TI) to null the signal from the myocardium, and a separate cine acquisition is required to visualize myocardial wall motion. Simulations were performed to examine the effects of a steady-state free precession (SSFP) readout after an inversion pulse in the setting of DE-MRI. Using these simulations, a segmented IR-SSFP sequence was optimized for infarct visualization. This sequence yields both viability and wall motion images over the cardiac cycle in a single breath-hold. Viability images at multiple effective TIs are produced, providing a range of image contrasts. In a study of 11 patients, IR-SSFP yielded infarct sizes and left ventricular ejection fractions (LVEFs) similar to those obtained by IR-GRE and standard SSFP, respectively. IR-SSFP images yielded improved visualization of the infarct-blood border because of the simultaneous nulling of healthy myocardium and blood. T(1) (*) recovery curves were extracted from IR-SSFP images and showed excellent qualitative agreement with theoretical simulations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».