Contrast-agent free evaluation of cardiomyopathies with T1 mapping and the new fast strain-encoded (fSENC) magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiomyopathies (CMP) may cause impairment of cardiac function and structure. Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMR) is used for analysis and risk stratification of CMP by Late Gadolinium Enhancement (LGE). However, T1 mapping (T1) and fast strain encoded (f-SENC) sequences allow contrast-free and faster exams. The aim of this study was to characterize CMP by T1 and f-SENC to develop a faster and safer CMR protocol (fast-CMR). Methods CMP scans from our CMR database were retrospectively analyzed. All patients were scanned at 1.5T/3T scanner. Study groups were divided as follows: Patients with normal findings, dilated cardiomyopathy (DCM), hypertrophic cardiomyopathy (HCM), hypertensive heart disease (HHD) and cardiac amyloidosis. Global T1 times, longitudinal (GLS) and circumferential (GCS) strain using f-SENC of study groups were compared to healthy individuals (controls). Scan time and amount of gadolinium-based contrast agent (CA) in CMR-protocol with LGE were compared to fast-CMR. Results 174 patients and 31 controls were recruited. T1 times, GLS and GCS were similar between controls and normal individuals. T1 times were significantly increased (p<0.05), while GLS and GCS were significantly reduced (p<0.05) in all CMR study groups compared to controls (Table 1). Using fast-CMR 21 (±6) min of scan time were saved, about 47%, and 9 (±2) ml of CA were saved per patient. Conclusion Normal findings could be identified by fast-CMR without contrast agent. Fast CMR might also be a useful tool to identify different forms of CMP. Funding Acknowledgement Type of funding source: None
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».