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Enregistrement W2793677234 · doi:10.1093/europace/euy015.379

P775Extra-cardiac and intra-cardiac landmarks used in combination can increase registration accuracy between nuclear imaging and electro-anatomical 3D geometries

2018· article· en· W2793677234 sur OpenAlexaff
Bernard Thibault, L.P. Richer, L. Mcspadden, K. Ryu, Blandine Mondésert, Léna Rivard, Katia Dyrda, M. Dubuc, Laurent Macle, Peter G. Guerra, Paul Khairy, Rafik Tadros, Vincent Finnerty, Jean‐Pierre Grégoire, François Harel

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac imagingNuclear medicineArtificial intelligenceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Due to technical limitations, patients with implanted cardiac defibrillator scheduled for ventricular ablation are guided to imaging modalities like myocardial perfusion imaging (SPECT/CT). Geometry integration from the latter, due to lower resolution, affects the registration quality. Purpose: This study seeks to determine whether additional extra-cardiac landmarks can improve registration accuracy between SPECT/CT and electro-anatomical mapping (EAM) geometry. Methods: Ischemic VT subjects underwent SPECT/CT imaging prior to left ventricular EAM. Group 1 (N=6) used intra-cardiac (IC) landmarks only (i.e. right and left cardiac ventricular chambers, implanted device leads, the coronary sinus (CS), ascending aorta) for SPECT/CT and EAM geometry registration. In group 2 (N=5), the SPECT/CT geometries included vertebras and corresponding ribs (the extra-cardiac landmarks) in addition to the IC. Extra-cardiac fiducials were established in the descending aorta at one of the T9-T12 and T3-T5 vertebras identified on the fluoroscopy (see figure below). Within the left ventricle, the mitral valve and apex were targeted to establish fiducials in both groups. In each subject, registration was evaluated by first averaging the data by segment and then fitting a linear regression between voltage and perfusion data projected on the SPECT/CT geometry. Results: Eleven subjects (100% male, 65 ± 9 years old, LVEF 31 ± 10%) underwent EAM and SPECT/CT integration. Registrations in Group 1 allowed the projection of voltage data over 82.4% of the LV geometry from SPECT/CT compared to 98.8% for Group 2 (p = 0.03). A significant linear regression model (p < 0.05) between perfusion and voltage was established for 50% of the geometry registered in Group 1 compared to 100% of the geometry registered in Group 2. Despite the added fiducial points in Group 2, procedure and fluoroscopy time were not significantly different. Conclusion: In combination with IC, extra-cardiac landmarks, identified on both the fluoroscopy and SPECT/CT geometry, can significantly improve the accuracy of the registration without significant impact on the procedure or fluoroscopy time. This suggests that the extra time to collect the fiducial information was later compensated by higher accuracy during the mapping/ablation procedure. Abstract P775 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,565

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2018
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