Z-score mapping for standardized analysis and reporting of cardiovascular magnetic resonance modified Look-Locker inversion recovery (MOLLI) T1 data: Normal behavior and validation in patients with amyloidosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: T1 mapping using modified Look-Locker inversion recovery (MOLLI) provides quantitative information on myocardial tissue composition. T1 results differ between sites due to variations in hardware and software equipment, limiting the comparability of results. The aim was to test if Z-scores can be used to compare the results of MOLLI T1 mapping from different cardiovascular magnetic resonance (CMR) platforms. METHODS: First, healthy subjects (n = 15) underwent 11 combinations of native short-axis T1 mapping (four CMR systems from two manufacturers at 1.5 T and 3 T, three MOLLI schemes). Mean and standard deviation (SD) of septal myocardial T1 were derived for each combination. T1 maps were transformed into Z-score maps based on mean and SD values using a prototype post-processing module. Second, Z-score mapping was applied to a validation sample of patients with cardiac amyloidosis at 1.5 T (n = 25) or 3 T (n = 13). RESULTS: In conventional T1 analysis, results were confounded by variations in field strength, MOLLI scheme, and manufacturer-specific system characteristics. Z-score-based analysis yielded consistent results without significant differences between any two of the combinations in part 1 of the study. In the validation sample, Z-score mapping differentiated between patients with cardiac amyloidosis and healthy subjects with the same diagnostic accuracy as standard T1 analysis regardless of field strength. CONCLUSIONS: T1 analysis based on Z-score mapping provides consistent results without significant differences due to field strengths, CMR systems, or MOLLI variants, and detects cardiac amyloidosis with the same diagnostic accuracy as conventional T1 analysis. Z-score mapping provides a means to compare native T1 results acquired with MOLLI across different CMR platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».