Real‐Time MRI‐Guided Cardiac Cryo‐Ablation: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: MRI-based ablation provides an attractive capability of seeing ablation-related tissue changes in real time. Here we describe a real-time MRI-based cardiac cryo-ablation system. METHODS: Studies were performed in canine model (n = 4) using MR-compatible cryo-ablation devices built for animal use: focal cryo-catheter with 8 mm tip and 28 mm diameter cryo-balloon. The main steps of MRI-guided cardiac cryo-ablation procedure (real-time navigation, confirmation of tip-tissue contact, confirmation of vessel occlusion, real-time monitoring of a freeze zone formation, and intra-procedural assessment of lesions) were validated in a 3 Tesla clinical MRI scanner. RESULTS: The MRI compatible cryo-devices were advanced to the right atrium (RA) and right ventricle (RV) and their position was confirmed by real-time MRI. Specifically, contact between catheter tip and myocardium and occlusion of superior vena cava (SVC) by the balloon was visually validated. Focal cryo-lesions were created in the RV septum. Circumferential ablation of SVC-RA junction with no gaps was achieved using the cryo-balloon. Real-time visualization of freeze zone formation was achieved in all studies when lesions were successfully created. The ablations and presence of collateral damage were confirmed by T1-weighted and late gadolinium enhancement MRI and gross pathological examination. CONCLUSION: This study confirms the feasibility of a MRI-based cryo-ablation system in performing cardiac ablation procedures. The system allows real-time catheter navigation, confirmation of catheter tip-tissue contact, validation of vessel occlusion by cryo-balloon, real-time monitoring of a freeze zone formation, and intra-procedural assessment of ablations including collateral damage.
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 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) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».