CT investigation of patient-specific phantoms with coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop coronary phantoms that mimic patient geometry and coronary blood flow conditions for CT imaging optimization and software validation. Materials and Methods: Five patients with varying degrees of coronary artery disease underwent 320-detector row coronary CT angiography (Aquilion ONE, Canon Medical Systems). The aorta and coronary arteries were segmented using a Vitrea Workstation (Vital Images). Patient anatomy was manipulated in Autodesk Meshmixer and 3D printed in Tango+, a flexible polymer, using an Eden260V printer (Stratasys). Phantoms were connected to a pump that simulates physiologic pulsatile flow waveforms, correlated with a simulated ECG signal. Distal resistance was optimized for all three coronary vessels until physiologically accurate flow rates and pressure were observed. Phantoms underwent coronary CT Angiography (CTA) using a standard acquisition protocol and contrast mixed in the flow loop. Image data from the phantoms were input to a CT-FFR research software and compared to those derived from the clinical data. Results: All five patient-specific phantoms were successfully imaged with CTA and the images were analyzed by the CTFFR software. The phantom CT-FFR results had a mean difference of -5.4% compared to the patient CT-FFR results. Patient and phantom CT-FFR agreed for all three coronary vessels, with Pearson correlations r = 0.83, 0.68, 0.62 (LAD, LCX, RCA). Conclusions: 3D printed patient-specific phantoms can be manipulated through material properties, flow regulations, and a pulsatile waveform to create accurate flow conditions for CT based experimentation.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».