Quality assurance of quantitative cardiac T1-mapping in multicenter clinical trials – A T1 phantom program from the hypertrophic cardiomyopathy registry (HCMR) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantitative cardiovascular magnetic resonance T1-mapping is increasingly used for myocardial tissue characterization. However, the lack of standardization limits direct comparability between centers and wider roll-out for clinical use or trials. PURPOSE: To develop a quality assurance (QA) program assuring standardized T1 measurements for clinical use. METHODS: MR phantoms manufactured in 2013 were distributed, including ShMOLLI T1-mapping and reference T1 and T2 protocols. We first studied the T1 and T2 dependency on temperature and phantom aging using phantom datasets from a single site over 4 years. Based on this, we developed a multiparametric QA model, which was then applied to 78 scans from 28 other multi-national sites. RESULTS: > 0.996). Some phantoms showed aging effects, where T1 drifted up to 49% over 40 months. The correlation model based on reference T1 and T2, developed on 1004 dedicated phantom scans, predicted ShMOLLI-T1 with high consistency (coefficient of variation 1.54%), and was robust to temperature variations and phantom aging. Using the 95% confidence interval of the correlation model residuals as the tolerance range, we analyzed 390 ShMOLLI T1-maps and confirmed accurate sequence deployment in 90%(70/78) of QA scans across 28 multiple centers, and categorized the rest with specific remedial actions. CONCLUSIONS: The proposed phantom QA for T1-mapping can assure correct method implementation and protocol adherence, and is robust to temperature variation and phantom aging. This QA program circumvents the need of frequent phantom replacements, and can be readily deployed in multicenter trials.
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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 | 0,176 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».