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Enregistrement W2801125391 · doi:10.1093/ehjci/jew093.132

1614not just 2d but also 4d flow measurements in pulsatile phantom are accurate and reproducible

2016· article· en· W2801125391 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Beatriz Solana, Fatih Hafalir, Piero Ghedin, Peng Lai, Ann Shimakawa, C. Anja, Sohrab Fratz

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsocenterImaging phantomReproducibilityPulsatile flowMedicineScannerIntraclass correlationNuclear medicineFlow measurementFlow (mathematics)Biomedical engineeringFlow velocityPhysicsOpticsMechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: 4DFlow is an emerging technique with high potential in the evaluation of congenital and acquired heart diseases. The validation of accuracy and reproducibility of flow measurements in 4DFlow is of key importance for the clinical use of this technique. Here, we compare 2D and 4DFlow using a robust pulsatile flow phantom setup with different tube configurations and heart rates. Methods:Acquisition: A closed-circuit pulsatile flow phantom was built; composed by an industrial membrane flow pump, two counter-flow parallel silicone tubes (inflow tube at isocenter and center of FoV and outflow tube out of isocenter) and a Coriolis flow meter (Endress + Hauser), to measure a ground-truth net flow measure with a precision of about ±1ml/s. Two configurations were tested: 1) with tubes parallel to the z axis of the scanner (axial), and 2) with tubes placed in a double oblique. Flow phantom scans were performed on a GE 3T MR750w MR scanner (Waukesha, WI). Retrospectively gated PC; “breathhold” and “free-breathing” (with 3 averages) 2D through-plane FastCINE and kat ARC 4D Flow were scanned [1]. Table 1 summarizes the flow phantom configuration setups and the main MRI protocol parameters. Analysis: PC net flow measurements were evaluated using CVI42 software (Calgary, Canada) for 2D and Arterys (San Francisco, CA) for 4DFlow. For both, background phase correction (BPC) using static phantom correction [2] and image-based correction [3] was applied. Statistical analyses were performed in Microsoft Excel. Intraclass Correlation Coefficients (ICC) was used to evaluate reproducibility. The Bland-Altmann plot was used to compare the obtained net flow results using MR to the ground-truth value measured by the flow meter in percentage difference as a measure of accuracy. Results: At the position of the outflow tube (>8cm from isocenter) before BPC the highest background phase error of 13% for the lower VENC was found. However, Figure 1 shows a mean percentage error of less than 8% (less than 6% for 4DFlow) with respect to the ground-truth flow for both tubes and for all configurations after BPC. Reproducibility was excellent obtaining ICC = 0.97 for 20 datasets. Discussion: 2D PC and 4DFlow across multiple imaging conditions and setup configurations for a pulsatile flow phantom setup are reliable and accurate. References: 1. Lai P et al. ISMRM 2015. 2. Chernobelsky et al. 2007. 3. Tan et al. ISMRM 2014. JOURNAL/ehjci/04.02/01619449-201605001-00214/math_214MM1/v/2017-10-13T061416Z/r/image-png JOURNAL/ehjci/04.02/01619449-201605001-00214/math_214MM2/v/2017-10-13T061416Z/r/image-png JOURNAL/ehjci/04.02/01619449-201605001-00214/math_214MM3/v/2017-10-13T061416Z/r/image-png

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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