Abstract 1089: Noninvasive Assessment Of Aortic Biomechanics Using 4-D Flow And Cardiovascular Magnetic Resonance In A Porcine Model Of Aortic Coarctation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Aortic coarctation (COA) is a congenital heart disease that results from narrowing of the aorta, contributing to increased cardiovascular morbidity. Current animal models are limited by stenotic mechanism and study longevity. We introduce a porcine model of COA, treated with a novel growth stent and imaged with advanced MRI techniques, to obtain hemodynamic metrics. Methods: A total of 14 piglets, 4 sham, 4 coarcted controls (CC) and 6 coarcted stents (CS), underwent surgical creation of a COA. The timeline is detailed in Figure 1. Serial imaging was obtained on a 3.0T MRI scanner. Hemodynamic metrics were acquired in predefined vascular planes (Ensight, CEI) to assess net flow, velocities and helical or vortical flow. CMR image analysis using cvi42 (Circle, Canada) included T1 maps and cardiac function. Results: Analyses are shown at 20 weeks. For CMR, there were no differences in cardiac function metrics, left ventricular mass or T1 mapping. In the 4D Flow analysis, shown in Figure 2, ascending aortic flow averages 62.5 mL/cycle in the CS group, higher than the sham and CC groups (p= <0.05). Both CS and CC animals have increased post-stenotic velocities (>1.5m/s), compared to the sham aorta (p= 0.01). All coarcted aortas, both CS and CC, exhibited helical flow and post-stenotic dilatation. Conclusions: No hemodynamic differences were seen with CMR, reflecting minimal adverse myocardial remodeling. 4D MRI data revealed locational differences in flow, velocity and collateralization. In conclusion, this work illustrates a successful longitudinal large animal model of COA and validates advanced imaging methods in the study of vascular hemodynamics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».