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Enregistrement W2990009294 · doi:10.1186/s12968-019-0586-8

Quantification of blood flow in the fetus with cardiovascular magnetic resonance imaging using Doppler ultrasound gating: validation against metric optimized gating

2019· article· en· W2990009294 sur OpenAlexaff
Daniel Ryd, Liqun Sun, Katarina Steding‐Ehrenborg, Sebastian Bidhult, Fabian Kording, Christian Ruprecht, Christopher K. Macgowan, Anthony H. Aletras, Håkan Arheden, Erik Hedström

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedicinska Fakulteten, Lunds UniversitetSkånes universitetssjukhusRegion SkåneHjärt-LungfondenLunds Universitet
Mots-clésGatingMedicineMagnetic resonance imagingUltrasoundBlood flowAngiologyDoppler ultrasoundBiomedical engineeringRadiologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Fetal cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging is used clinically and for research, but has been previously limited due to lack of direct gating methods. A CMR-compatible Doppler ultrasound (DUS) gating device has resolved this. However, the DUS-gating method is not validated against the current reference method for fetal phase-contrast blood flow measurements, metric optimized gating (MOG). Further, we investigated how different methods for vessel delineation affect flow volumes and observer variability in fetal flow acquisitions. AIMS: To 1) validate DUS gating versus MOG for quantifying fetal blood flow; 2) assess repeatability of DUS gating; 3) assess impact of region of interest (ROI) size on flow volume; and 4) compare time-resolved and static delineations for flow volume and observer variability. METHODS: ) with repeated scans in six fetuses. Impact of ROI size on measured flow was assessed for ROI:s 50-150% of the vessel diameter. Four observers from two centers provided time-resolved and static delineations. Bland-Altman analysis was used to determine agreement between both observers and methods. RESULTS: DAo flow was 726 (348-1130) ml/min and umbilical vein flow 366 (150-782) ml/min by DUS gating. Bias±SD for DUS-gating versus MOG were - 45 ± 122 ml/min (-6 ± 15%) for DAo and 19 ± 136 ml/min (2 ± 24%) for umbilical vein flow. Repeated flow measurements in the same fetus showed similar volumes (median CoV = 11% (DAo) and 23% (umbilical vein)). Region of interest 50-150% of vessel diameter yielded flow 35-120%. Bias±SD for time-resolved versus static DUS-gated flow was 33 ± 39 ml/min (4 ± 6%) for DAo and 11 ± 84 ml/min (2 ± 15%) for umbilical vein flow. CONCLUSIONS: Quantification of blood flow in the fetal DAo and umbilical vein using DUS-gated phase-contrast CMR is feasible and agrees with the current reference method. Repeatability was generally high for CMR fetal blood flow assessment. An ROI similar to the vessel area or slightly larger is recommended. A static ROI is sufficient for fetal flow quantification using currently available CMR sequences.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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