Automated Motion Correction for Myocardial Blood Flow Measurements and Diagnostic Performance of<sup>82</sup>Rb PET Myocardial Perfusion Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Motion correction (MC) affects myocardial blood flow (MBF) measurements in <sup>82</sup>Rb PET myocardial perfusion imaging (MPI); however, frame-by-frame manual MC of dynamic frames is time-consuming. This study aims to develop an automated MC algorithm for time–activity curves used in compartmental modeling and compare the predictive value of MBF with and without automated MC for significant coronary artery disease (CAD). <b>Methods:</b> In total, 565 patients who underwent PET-MPI were considered. Patients without angiographic findings were split into training (<i>n</i> = 112) and validation (<i>n</i> = 112) groups. The automated MC algorithm used simplex iterative optimization of a count-based cost function and was developed using the training group. MBF measurements with automated MC were compared with those with manual MC in the validation group. In a separate cohort, 341 patients who underwent PET-MPI and invasive coronary angiography were enrolled in the angiographic group. The predictive performance in patients with significant CAD (≥70% stenosis) was compared between MBF measurements with and without automated MC. <b>Results:</b> In the validation group (<i>n</i> = 112), MBF measurements with automated and manual MC showed strong correlations (<i>r</i> = 0.98 for stress MBF and <i>r</i> = 0.99 for rest MBF). The automatic MC took less time than the manual MC (<12 s vs. 10 min per case). In the angiographic group (<i>n</i> = 341), MBF measurements with automated MC decreased significantly compared with those without (stress MBF, 2.16 vs. 2.26 mL/g/min; rest MBF, 1.12 vs. 1.14 mL/g/min; MFR, 2.02 vs. 2.10; all <i>P</i> < 0.05). The area under the curve (AUC) for the detection of significant CAD by stress MBF with automated MC was higher than that without (AUC, 95% CI, 0.76 [0.71–0.80] vs. 0.73 [0.68–0.78]; <i>P</i> < 0.05). The addition of stress MBF with automated MC to the model with ischemic total perfusion deficit showed higher diagnostic performance for detection of significant CAD (AUC, 95% CI, 0.82 [0.77–0.86] vs. 0.78 [0.74–0.83]; <i>P</i> = 0.022), but the addition of stress MBF without MC to the model with ischemic total perfusion deficit did not reach significance (AUC, 95% CI, 0.81 [0.76–0.85] vs. 0.78 [0.74–0.83]; <i>P</i> = 0.067). <b>Conclusion:</b> Automated MC on <sup>82</sup>Rb PET-MPI can be performed rapidly with excellent agreement with experienced operators. Stress MBF with automated MC showed significantly higher diagnostic performance than without MC.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».