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Enregistrement W2918444770 · doi:10.1007/s12350-019-01670-7

Phase analysis of gated PET in the evaluation of mechanical ventricular synchrony: A narrative overview

2019· review· en· W2918444770 sur OpenAlexaff
Luis Eduardo Juárez‐Orozco, Andrea G. Monroy‐Gonzalez, Niek H. J. Prakken, Walter Noordzij, Juhani Knuuti, Robert A. deKemp, Riemer H. J. A. Slart

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Cardiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac PETCoronary artery diseasePositron emission tomographyCardiologyCardiac cycleCardiac resynchronization therapyInternal medicineCardiac imagingHeart failureRadiologySingle-photon emission computed tomographySegmentationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noninvasive imaging modalities offer the possibility to dynamically evaluate cardiac motion during the cardiac cycle by means of ECG-gated acquisitions. Such motion characterization along with orientation, segmentation preprocessing, and ultimately, phase analysis, can provide quantitative estimates of ventricular mechanical synchrony. Current evidence on the role of mechanical synchrony evaluation is mainly available for echocardiography and gated single-photon emission computed tomography, but less is known about the utilization of gated positron emission tomography (PET). Although data available are sparse, there is indication that mechanical synchrony evaluation can be of diagnostic and prognostic values in patients with known or suspected coronary artery disease-related myocardial ischemia, prediction of response to cardiac resynchronization therapy, and estimation of risk for adverse cardiac events in patients' heart failure. As such, the evaluation of mechanical ventricular synchrony through phase analysis of gated acquisitions represents a value addition to modern cardiac PET imaging modality, which warrants further research and development in the evaluation of patients with cardiovascular disease.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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