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Enregistrement W3118818657 · doi:10.2967/jnumed.120.252429

Simulation of Low-Dose Protocols for Myocardial Perfusion <sup>82</sup>Rb Imaging

2021· article· en· W3118818657 sur OpenAlexaff
Martin Lyngby Lassen, Yuka Otaki, Paul Kavanagh, Robert J.H. Miller, Daniel S. Berman, Piotr J. Slomka

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionMyocardial perfusion imagingCoronary artery diseaseNuclear medicineCardiac PETPerfusion scanningBlood flowFractional flow reserveCoronary arteriesCardiologyInternal medicineArteryRadiologyCoronary angiographyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantification of myocardial perfusion and myocardial blood flow using 82Rb PET is increasingly used for assessment of coronary artery disease. Current guidelines suggest injections of 1,100–1,500 MBq for both stress and rest. Reducing the injected dose avoids PET system saturation in first-pass flow images and reduces radiation exposure, but the impact on myocardial perfusion quantification of static perfusion images is not fully understood. In this study, we aimed to evaluate the feasibility of performing myocardial perfusion scans using either a half-dose (HfD) or quarter-dose (QD) protocol using reconstructions from acquired full-dose (FD) scans. Methods: This study comprised 171 patients who underwent rest/stress 82Rb PET with a 3-dimensional 4-ring PET/CT scanner using a FD protocol and invasive coronary angiography within 6 mo of the PET emission scan. HfD and QD reconstructions were obtained using the prescribed percentage of events from the FD list-mode files. The total perfusion deficit was quantified for rest (rTPD), stress (sTPD), and ischemia (ITPD = sTPD − rTPD). Diagnostic accuracy for obstructive coronary artery disease, defined as at least 70% stenosis in any of the 3 major coronary arteries, was compared with area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC). Results: Patients with a median body mass index of 28.0 (interquartile range, 23.9–31.7) were injected with doses of 1,165 ± 189 MBq of 82Rb. For sTPD, FD and HfD protocols had similar AUCs (FD, 0.807; HfD, 0.802; P = 0.108), whereas QD had a reduced AUC (0.786, P = 0.037). There was no difference in the AUC obtained for ITPD among the 3 protocols (FD, 0.831; HfD, 0.835; QD, 0.831; all P ≥ 0.805). Conclusion: HfD imaging does not affect the quantitative diagnostic accuracy of 82Rb PET on 3-dimensional PET/CT systems and could be used clinically.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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