Abstract 11609: Developing a Novel Method for Measuring Relative Lung Perfusion at the Catheterization Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maldistribution of pulmonary blood flow (Qp) is common in patients with congenital heart disease and is associated with worse clinical outcomes. Currently, measurement of Qp-split can only be performed outside the catheterization laboratory, using either lung perfusion scans or cardiac magnetic resonance imaging. Aim: We sought to develop and evaluate a tool for measuring Qp-split using readily available fluoroscopy sequences. Methods: A retrospective cohort study of patients with conotruncal anomalies who underwent perfusion scan and subsequent cardiac catheterization. Inclusion criteria were non-selective angiogram of pulmonary vasculature, oblique angulation ≤20°, and an adequate view of both lung fields. A method was developed and implemented in 3D Slicer to calculate the amount of contrast that entered each lung field from the start of contrast-injection and until the onset of levophase. The predicted perfusion distribution was compared to the distribution measured by lung scan. Results: In total 32% (79/249) of screened studies met inclusion criteria. There was strong correlation between the predicted Qp-split and the measured Qp-split (R 2 =0.83, p<0.001) with median absolute error (MAE) of 6%. Bias was not systematically worse at either extreme of flow distribution. Factors associated with better prediction were smaller BSA, younger age, right ventricle (vs. pulmonary artery) angiograms, and cranial angulations ≤20°. In cases with one or more of these conditions (n=40), the prediction achieved R 2 =0.87, MAE of 5.5%, and 78% of predictions were within 10% of true flow. Conclusions: Data from conventional angiograms can be used to provide accurate real-time measurement of relative perfusion of the left and right lungs. This has the potential to reduce unnecessary testing, associated costs, and radiation exposure.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,003 |
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 ».