Noninvasive PET Flow Reserve Imaging to Direct Optimal Therapies for Myocardial Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear cardiology imaging with SPECT or PET is used widely in North America for the diagnosis and management of patients with coronary artery disease. Conventional myocardial perfusion imaging (MPI) can identify areas of reversible ischemia as suitable targets for coronary artery revascularization by angioplasty or bypass surgery. However, the accuracy of this technique is limited in patients with advanced disease in multiple coronary arteries, where there is no normal reference territory against which to assess the “relative” perfusion defects. We have developed methods for the routine quantification of absolute myocardial blood flow (MBF mL/min/g) and coronary flow reserve (stress/rest MBF) using rubidium-82 dynamic PET imaging. The incremental diagnostic and prognostic value of absolute flow quantification over conventional MPI has been demonstrated in several recent studies. Clinical use of this added information for patient management to direct optimal therapy and the potential to improve cardiac outcomes remains unclear, but may be informed by recent progress and widespread clinical adoption of invasive fractional flow reserve(FFR)-directed revascularization. This paper presents recent progress in this field, toward noninvasive CFR image-guided therapy with cardiac PET and SPECT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,026 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».