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Enregistrement W2529324651 · doi:10.1186/s12968-016-0286-6

Comparison of different cardiovascular magnetic resonance sequences for native myocardial T1 mapping at 3T

2016· article· en· W2529324651 sur OpenAlexafffundabout
Tiago Teixeira, Tarik Hafyane, Nikola Stikov, Cansu Akdeniz, Andreas Greiser, Matthias G. Friedrich

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique MontréalUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFondation Institut de Cardiologie de MontréalBritish Heart Foundation
Mots-clésAngiologyMedicineCardiac magnetic resonanceMagnetic resonance imagingCardiologyInternal medicineNuclear magnetic resonanceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: T1 mapping based on cardiovascular magnetic resonance (CMR) is a novel approach using the magnetic relaxation T1 time as a quantitative marker for myocardial tissue composition. Various T1 mapping sequences are being used, with different strengths and weaknesses. Data comparing different sequences head to head however are sparse. METHODS: We compared three T1 mapping sequences, ShMOLLI, MOLLI and SASHA in phantoms and in a mid-ventricular slice of 40 healthy individuals (mean age 59 ± 7 years, 45 % male) with low (68 %) or moderate cardiovascular risk. We calculated global and segmental T1 in vivo through exponential curve fitting and subsequent parametric mapping. We also analyzed image quality and inter-observer reproducibility. RESULTS: There was no association of T1 with cardiovascular risk groups. T1 however differed significantly depending on the sequence, with SASHA providing consistently higher mean values than ShMOLLI and MOLLI (1487 ± 36 ms vs. 1174 ± 37 ms and 1199 ± 28 ms, respectively; p < 0.001). This difference between sequences was much smaller in phantom measurements. In patients, segmental values were lower in the anterior wall for all sequences. Image quality, in general good for the steady-state-free-precession readouts in all sequences, was lower for SASHA parametric maps. On multivariate regression analysis, a longer T1 measured by MOLLI was correlated with lower ejection fraction and female gender. Inter-observer variability as assessed by intra-class correlation coefficients was excellent for all sequences (ShMOLLI: 0.995; MOLLI: 0.991; SASHA: 0.961; all p < 0.001). CONCLUSION: In a cross-sectional population with low to moderate cardiovascular risk, we observed a variation in T1 mapping results between inversion-recovery vs. saturation-recovery sequences in vivo, which were less evident in phantom images, despite a small interobserver variability. Thus, physiological factors, most likely related to B1 inhomogeneities, and tissue-specific properties, like magnetization transfer, that impact T1 values in vivo, render phantom validation insufficient, and have to be further investigated for a better understanding of the clinical utility of different T1 mapping approaches. TRIAL REGISTRATION: "Canadian Alliance For Healthy Hearts and Minds" - ClinicalTrials.gov NCT02220582 ; registered August 18, 2014.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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