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Enregistrement W2948779516 · doi:10.1093/ehjci/jez118.004

P4167-Tesla Cardiac MRI with vector-ECG gating despite the magnetohydrodynamic effect in healthy volunteers

2019· article· en· W2948779516 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Hamilton‐Craig, Daniel Stäeb, Graham J. Galloway, Markus Barth

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGatingMagnetohydrodynamic driveCardiologyMedicineInternal medicinePhysicsNuclear magnetic resonanceMagnetohydrodynamicsNuclear physicsPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ultra-high-field (B0 ≥ 7 Tesla) cardiovascular magnetic resonance (CMR) offers increased resolution. However cardiac imaging requiring ECG gating is significantly impacted by the magneto-hydrodynamic (MHD) effect, which distorts the ECG trace. Previously, 7T CMR was often constrained to using pulse oximetry for triggering. We explored the technical feasbility of a 7T research MR scanner using of-the-art ECG trigger algorithm to assess left and right ventricular volumes, aortic and pulmonary valve flow. Methods: 7T CMR scans were performed on 10 healthy volunteers on whole-body research MRI scanner (Siemens Healthcare, Erlangen, Germany) with 8 channel Tx/32 channel Rx cardiac coil (MRI Tools GmbH, Berlin, Germany) under institutional review board approval. Vectorcardiogram ECG was successfully performed using a learning phase outside of the magnetic field, with a trigger algorithm with sufficient accuracy for CMR despite severe ECG signal distortions from the 7T field. Cine CMR was performed after 3rd-order B0 shimming using a high-resolution breath-held ECG-retro-gated segmented two-dimensional spoiled gradient echo sequence, and 2-dimensional phase contrast flow imaging. Analysis was performed using CMR42 software (Circle CVi, Calgary). Results: Successful 7T CMR scans were acquired in all patients (100%) using the Vectorcardiogram 3-lead ECG method. Image quality was sufficient to quantitate both left and right ventricular volumes, ejection fraction, aortic and pulmonary blood flow and regurgitant fractions in 9/10 (90%) of volunteers (figure 1), with one volunteer having difficulty with breath-holding and ventricular ectopy causing gating artefacts. Conclusion: Reliable cardiac ECG triggering is feasible in healthy volunteers at ultra-high field utilizing a state-of-the-art 3-lead trigger device despite signal distortion from the MHD effect, and provides sufficient image quality for quantitative analysis. Other ultra-high-field imaging applications such as human brain functional MRI with physiologic noise correction may benefit from this method of ECG triggering Abstract P416 Figure: 7T ECG triggered CMR

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)0,003
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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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