Impact of Temporal Resolution and Methods for Correction on Cardiac Magnetic Resonance Perfusion Quantification
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acquisition of magnetic resonance first-pass perfusion images is synchronized to the patient's heart rate (HR) and governs the temporal resolution. This is inherently linked to the process of myocardial blood flow (MBF) quantification and impacts MBF accuracy but to an unclear extent. PURPOSE: To assess the impact of temporal resolution on quantitative perfusion and compare approaches for accounting for its variability. STUDY TYPE: Prospective phantom and retrospective clinical study. POPULATION AND PHANTOM: Simulations, a cardiac perfusion phantom, and 30 patients with (16, 53%) or without (14, 47%) coronary artery disease. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3.0 T/2D saturation recovery spoiled gradient echo sequence. ASSESSMENT: Dynamic perfusion data were simulated for a range of reference MBF (1 mL/g/min-5 mL/g/min) and HR (30 bpm-150 bpm). Perfusion imaging was performed in patients and a phantom for different temporal resolutions. MBF and myocardial perfusion reserve (MPR) were quantified without correction for temporal resolution or following correction by either MBF scaling based on the sampling interval or data interpolation prior to quantification. Simulated data were quantified using Fermi deconvolution, truncated singular value decomposition, and one-compartment modeling, whereas phantom and clinical data were quantified using Fermi deconvolution alone. STATISTICAL TESTS: Shapiro-Wilk tests for normality, percentage error (PE) for measuring MBF accuracy in simulations, and one-way repeated measures analysis of variance with Bonferroni correction to compare clinical MBF and MPR. Statistical significance set at P < 0.05. RESULTS: For Fermi deconvolution and an example simulated 1 mL/g/min, the MBF PE without correction for temporal resolution was between 55.4% and -62.7% across 30-150 bpm. PE was between -22.2% and -6.8% following MBF scaling and between -14.2% and -14.2% following data interpolation across the same HR. An interpolated HR of 240 bpm reduced PE to ≤10%. Clinical rest and stress MBF and MPR were significantly different between analyses. DATA CONCLUSION: Accurate perfusion quantification needs to account for the variability of temporal resolution, with data interpolation prior to quantification reducing MBF variability across different resolutions. LEVEL OF EVIDENCE: 3 TECHNICAL EFFICACY STAGE: 1.
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 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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».