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Enregistrement W2316379252 · doi:10.1097/rli.0000000000000250

Right Ventricular Imaging in 25 Seconds

2016· article· en· W2316379252 sur OpenAlexaboutno aff
Holger Haubenreisser, Thomas Henzler, Johannes Budjan, Sonja Sudarski, Michael O. Zenge, Michaela Schmidt, Mariappan S. Nadar, Martin Borggrefe, Stefan O. Schoenberg, Theano Papavassiliu

Notice bibliographique

RevueInvestigative Radiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingStroke volumeMedicineEjection fractionNuclear medicineCardiologyCardiac magnetic resonance imagingInternal medicineRadiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to prospectively evaluate a 2-dimensional real-time CINE TrueFISP magnetic resonance sequence using sparse data sampling with iterative reconstruction (SSIR) for right ventricular (RV) volumetry in comparison to the criterion standard (CS) acquired at 3 T. MATERIALS AND METHODS: Ten healthy controls and 20 consecutive patients scheduled for cardiac magnetic resonance imaging on a 3-T system (Magnetom Skyra; Siemens Healthcare Sector, Germany) underwent undersampled SSIR sequences with a single breath-hold (BH) as well as with shallow free breathing (NBH) and a fully sampled multi-BH sequence as CS. Right ventricular volumetry was performed with dedicated cardiac magnetic resonance software (cvi42; Circle Cardiovascular Imaging Inc, Calgary, Alberta, Canada). Agreement of SSIR with and without BH and CS for RV functional parameters (end-systolic volume [RVESV], end-diastolic volume [RVEDV], stroke volume [RVSV], and ejection fraction [RVEF]) were assessed with Bland-Altman analysis and paired t test. RESULTS: Analysis of the 30 individuals (19 male; 48 ± 14 years) revealed no significant differences when comparing CS and BH measurements for RVEDV (153.7 vs 153.6 mL, P = 0.96), RVESV (71.6 vs 72.1 mL, P = 0.78), RVSV (82.0 vs 81.6 mL, P = 0.65), and RVEF (54.9% vs 54.2%, P = 0.19). Similar results were shown when comparing CS and NBH measurements for RVEDV (153.7 vs 152.2 mL, P = 0.34), RVESV (71.6 vs 72.8 mL, P = 0.30), RVSV (82.0 vs 81.0 mL, P = 0.46), and RVEF (54.9 vs 54.4, P = 0.48). Time taken for acquisition was 350 seconds for the CS, 34 seconds for BH, and 25 seconds for NBH measurements. Additional time required for iterative reconstruction was 2 minutes and 30 seconds for the sparse sampled data sets. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that accurate RV volumetry with SSIR data at 3 T is feasible in clinical routine within 25 seconds even without BH, which is of particular importance in patients with dyspnea.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,505

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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