Cardiac function evaluation in healthy volunteers and patients with implantable cardioverter-defibrillators using high-bandwidth spoiled gradient-echo cine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: inhomogeneity in conventional steady-state free precession (SSFP) cine sequences. Alternatively, high-bandwidth gradient-recalled echo (GRE) cine sequences can be used to minimize artifacts in the myocardium. In this study, we assessed the bias and interobserver variability in cardiac volumes and ejection fractions between GRE cines in acquired in the presence of ICDS and ground-truth SSFP cines (without ICDs present) in a population of healthy volunteers. Further, a small cohort of ICD patients was recruited and scanned to demonstrate clinical feasibility. METHODS: High-bandwidth GRE cine was performed in 11 healthy volunteers with taped ICDs mimicking clinical implants. After the ICD was removed, ground-truth SSFP cine was performed. Two observers separately assessed image quality metrics and contoured the cine images to return cardiac volumes and ejection fractions. Nine patients with an ICD were also scanned with the GRE cine protocol before contrast administration; data were contoured by two observers and analyzed for interobserver agreement. RESULTS: In the healthy volunteer dataset, no statistically significant differences were found when comparing volumes or ejection fractions between sequences (p > 0.05). Statistically significant differences were found when comparing right ventricular ejection fraction (RVEF) (p = 0.009) and right ventricular end-systolic volume (p = 0.029) between observers, with no other significant interobserver differences. The interobserver variability of patient left ventricular ejection fraction and RVEF data was 3-4%, with lower image quality metrics for patient scans than volunteer scans. CONCLUSION: GRE cine imaging in healthy volunteers with taped ICDs demonstrated good agreement with SSFP cine, but increased interobserver variability. In patients, reducing the breath-hold duration caused a decrease in image quality, with GRE cine imaging in patients with ICDs demonstrating poorer image quality and greater interobserver variability than in healthy volunteer studies. Future work is needed to improve GRE cine image quality in patients with ICDs to reduce interobserver variability and improve clinical confidence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».