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Enregistrement W4282551409 · doi:10.1002/mrm.29346

Quantification of changes in myocardial <scp>T<sub>1</sub></scp>* values with exercise cardiac <scp>MRI</scp> using a free‐breathing <scp>non‐electrocardiograph</scp> radial imaging

2022· article· en· W4282551409 sur OpenAlexaff
Rui Guo, Haikun Qi, Amine Amyar, Xiaoying Cai, Selçuk Küçükseymen, Hassan Haji‐Valizadeh, Jennifer Rodriguez, Amanda Paskavitz, Patrick Pierce, Beth Goddu, Richard B. Thompson, Reza Nezafat

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthAmerican Heart Association
Mots-clésCardiologyMedicineDiastoleCardiac cycleInternal medicineNuclear medicineBiomedical engineeringBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To develop and evaluate a free breathing non‐electrocardiograph (ECG) myocardial T1* mapping sequence using radial imaging to quantify the changes in myocardial T1* between rest and exercise (T1*reactivity) in exercise cardiac MRI (Ex‐CMR). Methods A free‐running T1* sequence was developed using a saturation pulse followed by three Look‐Locker inversion‐recovery experiments. Each Look‐Locker continuously acquired data as radial trajectory using a low flip‐angle spoiled gradient‐echo readout. Self‐navigation was performed with a temporal resolution of ∼100 ms for retrospectively extracting respiratory motion. The mid‐diastole phase for every cardiac cycle was retrospectively detected on the recorded electrocardiogram signal using an empirical model. Multiple measurements were performed to obtain mean value to reduce effects from the free‐breathing acquisition. Finally, data acquired at both mid‐diastole and end‐expiration are picked and reconstructed by a low‐rank plus sparsity constraint algorithm. The performance of this sequence was evaluated by simulations, phantoms, and in vivo studies at rest and after physiological exercise. Results Numerical simulation demonstrated that changes in T1* are related to the changes in T1; however, other factors such as breathing motion could influence T1* measurements. Phantom T1* values measured using free‐running T1* mapping sequence had good correlation with spin‐echo T1 values and was insensitive to heart rate. In the Ex‐CMR study, the measured T1* reactivity was 10% immediately after exercise and declined over time. Conclusion The free‐running T1* mapping sequence allows free‐breathing non‐ECG quantification of changes in myocardial T1* with physiological exercise. Although, absolute myocardial T1* value is sensitive to various confounders such as B1 and B0 inhomogeneity, quantification of its change may be useful in revealing myocardial tissue properties with exercise.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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