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Enregistrement W4390344769 · doi:10.1161/circinterventions.123.013204

Calculating Relative Lung Perfusion Using Fluoroscopic Sequences and Image Analysis: The Fluoroscopic Flow Calculator

2023· article· en· W4390344769 sur OpenAlexaff
Yuval Barak‐Corren, Christian Herz, András Lassó, Yoav Dori, Jessica Tang, Christopher L. Smith, Ryan Callahan, Jonathan J. Rome, Matthew J. Gillespie, Matthew A. Jolley, Michael L. O’Byrne

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Interventions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicinePerfusionLungFluoroscopyNuclear medicinePulmonary arteryBlood flowVentricleRadiologyPerfusion scanningCardiac catheterizationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maldistribution of pulmonary blood flow in patients with congenital heart disease impacts exertional performance and pulmonary artery growth. Currently, measurement of relative pulmonary perfusion can only be performed outside the catheterization laboratory. We sought to develop a tool for measuring relative lung perfusion using readily available fluoroscopy sequences. METHODS: A retrospective cohort study was conducted on patients with conotruncal anomalies who underwent lung perfusion scans and subsequent cardiac catheterizations between 2011 and 2022. Inclusion criteria were nonselective angiogram of pulmonary vasculature, oblique angulation ≤20°, and an adequate view of both lung fields. A method was developed and implemented in 3D Slicer’s SlicerHeart extension 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 with the measured distribution of pulmonary blood flow and evaluated for correlation, accuracy, and bias. RESULTS: In total, 32% (79/249) of screened studies met the inclusion criteria. A strong correlation between the predicted flow split and the measured flow split was found ( R 2 =0.83; P <0.001). The median absolute error was 6%, and 72% of predictions were within 10% of the true value. Bias was not systematically worse at either extreme of the flow distribution. The prediction was found to be more accurate for either smaller and younger patients (age 0–2 years), for right ventricle injections, or when less cranial angulations were used (≤20°). In these cases (n=40), the prediction achieved R 2 =0.87, median absolute error of 5.5%, and 78% of predictions were within 10% of the true flow. CONCLUSIONS: The current study demonstrates the feasibility of a novel method for measuring relative lung perfusion using conventional angiograms. Real-time measurement of lung perfusion at the catheterization laboratory has the potential to reduce unnecessary testing, associated costs, and radiation exposure. Further optimization and validation is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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