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Enregistrement W2657726971 · doi:10.1093/ehjci/eux141.106

P381Retrospective registration can provide good concordance between perfusion data from 3D nuclear imaging and electrophysiological data from EnSite Velocity mapping system

2017· article· en· W2657726971 sur OpenAlexaff
B. Thibault, L.P. Richer, L. Mcspadden, Pum Mo Ryu, Katia Dyrda, Léna Rivard, P. U. GUERRA, Paul Khairy, Laurent Macle, Blandine Mondésert, Denis Roy, Mario Talajic, Vincent Finnerty, Jean‐Pierre Grégoire, François Harel

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConcordanceNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Catheter ablation of scar-related ventricular tachycardia (VT) remain challenging partly due to the difficulty of accurate identification of scar tissue. Improvement of arrhythmogenic substrate characterization could be achieved through myocardial perfusion imaging (SPECT/CT) and voltage mapping (VM) integration. Purpose: This study describes the concordance between SPECT/CT and VM characterization of ventricular scar and heathy myocardium post procedure and assesses the role of different landmarks in the retrospective 3D surface registration process. Methods: Ischemic VT subjects underwent SPECT/CT imaging prior to left ventricular electroanatomical mapping (EAM) with EnSite Velocity cardiac mapping system. Post-procedure, the SPECT/CT, VM data and ablation lesions went through a retrospective co-registeration in the EnSite system (Fig A) and exported for supplemantary analysis. Perfusion data were scored from 0 (> 70% perfusion, healthy myocardium) to 4 (≤ 40%, myocardial scar). The voltage data were scored between 0 (> 2.5 mV, healthy myocardium) and 4 (< 0.5 mV, myocardial scar). Then both perfusion and voltage scores were grouped into each of the 17 segments and two scar percentages were computed for each segment, one using the perfusion scores and the second using the voltage scores. Percentages above a threshold of 50 were assumed to be scar segments. Segments corresponding to endocardial regions of the left ventricle where no voltage recordings were made with the catheter were discarded. Concordance (scar and healthy segments correctly matched overall segments), sensitivity (proportion of scar segments correctly matched) and specificity (proportion of healthy segments correctly matched) between the two modalities was evaluated (Fig B). Results: Seven subjects (100% male, 67 ± 7 years old, LVEF 26 ± 10%) underwent voltage mapping and SPECT/CT integration. Through retrospective registration at least 60% of the segments classified as scar by the perfusion data was correctly matched with the voltage mapping results. In 3/7 patients voltage mapping lead to a 30% overestimation of the scar area. A concordance of 70.0% was found among all subjects between VM and SPECT/CT for identification of CSeg as scar or healthy with VM showing a 81.6% sensitivity and 60.9% specificity when using SPECT/CT as a gold standard. 94% of the applied ablation lesions were located in CSeg identified as scar by SPECT/CT. Conclusion: Following retrospective registration concordance between SPECT/CT and voltage mapping data is possible for VT scar identification. The registration process as well as the asymetry in the endocardial mapping resolution (i.e. high around the VT scar and low in healthy cardiac tissue) may explain why sensitivity is better than specificity. Value of VM-SPECT/CT integration will be evaluated prospectively in a new series of ischemic VT ablation procedures. Abstract P381 Figure.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,654

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2017
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