Improved accuracy and precision with three‐parameter simultaneous myocardial T<sub>1</sub>and T<sub>2</sub>mapping using multiparametric SASHA
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop and validate a three‐parameter model for improved precision multiparametric SAturation‐recovery single‐SHot Acquisition (mSASHA) cardiac T 1 and T 2 mapping with high accuracy in a single breath‐hold. Methods The mSASHA acquisition consists of nine images of variable saturation recovery and T 2 preparation in 11 heartbeats with T 1 and T 2 values calculated using a three‐parameter model. It was validated in simulations and phantoms at 3 T with comparison to a four‐parameter joint T 1 ‐T 2 technique. The mSASHA acquisition was compared with MOLLI, SASHA, and T 2 ‐prepared balanced SSFP in 10 volunteers. Results The mSASHA technique had high accuracy in phantoms compared to spin echo, with −0.2 ± 0.3% T 1 error and −2.4 ± 1.3% T 2 error. The mSASHA coefficient of variation in phantoms for T 1 was similar to MOLLI (0.7 ± 0.2% for both) and T 2 ‐prepared balanced SSFP for T 2 (1.3 ± 0.7% vs 1.4 ± 0.3%, adjusted p > .05 for both). In simulations, three‐parameter mSASHA had higher precision than four‐parameter joint T 1 ‐T 2 for both T 1 and T 2 (46% and 11% reductions in T 1 and T 2 interquartile range for native myocardium). In vivo myocardial mSASHA T 1 was similar to SASHA (1523 ± 18 ms vs 1520 ± 18 ms) with similar coefficient of variation to both MOLLI and SASHA (3.3 ± 0.6% vs 3.1 ± 0.6% and 3.3 ± 0.5% respectively, adjusted p > .05 for all). Myocardial mSASHA T 2 was 37.1 ± 1.1 ms with similar precision to T 2 ‐prepared balanced SSFP (6.7 ± 1.7% vs 6.0 ± 1.6%, adjusted p > .05). Conclusion Three‐parameter mSASHA provides high‐accuracy cardiac T 1 and T 2 quantification in a single breath‐hold with similar precision to MOLLI and T 2 ‐prepared balanced SSFP. Further study is required to both establish normative values and demonstrate clinical utility in patient populations.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».