A New Method for Aortic Valve Planimetry with High-Resolution 3-Dimensional MRI and Its Comparison with Conventional Cine MRI and Echocardiography for Assessing the Severity of Aortic Valvular Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to compare the aortic valve area (AVA) calculated using fast high-resolution three-dimensional (3D) magnetic resonance (MR) image acquisition with that of the conventional two-dimensional (2D) cine MR technique. MATERIALS AND METHODS: We included 139 consecutive patients (mean age ± standard deviation [SD], 68.5 ± 9.4 years) with aortic valvular stenosis (AS) and 21 asymptomatic controls (52.3 ± 14.2 years). High-resolution T2-prepared 3D steady-state free precession (SSFP) images (2.0 mm slice thickness, 10 contiguous slices) for 3D planimetry (3DP) were acquired with a single breath hold during mid-systole. 2D SSFP cine MR images (6.0 mm slice thickness) for 2D planimetry (2DP) were also obtained at three aortic valve levels. The calculations for the effective AVA based on the MR images were compared with the transthoracic echocardiographic (TTE) measurements using the continuity equation. RESULTS: = 0.366). The intra-observer agreement was higher for 3DP than 2DP in one observer: intraclass correlation coefficient (ICC) of 0.95 (95% confidence interval [CI], 0.94-0.97) and 0.87 (95% CI, 0.82-0.91), respectively, for observer 1 and 0.97 (95% CI, 0.96-0.98) and 0.98 (95% CI, 0.97-0.99), respectively, for observer 2. Inter-observer agreement was similar between 3DP and 2DP, with the ICC of 0.92 (95% CI, 0.89-0.94) and 0.91 (95% CI, 0.88-0.93), respectively. 3DP-derived AVA showed a slightly higher agreement with AVA measured by TTE than the 2DP-derived AVA, with the ICC of 0.87 (95% CI, 0.82-0.91) vs. 0.85 (95% CI, 0.79-0.89). CONCLUSION: High-resolution 3D MR image acquisition, with single-breath-hold SSFP sequences, gave AVA measurement with low observer variability that correlated highly with those obtained by TTE.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».