MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414481662 · doi:10.3348/kjr.2025.0440

Deep Learning-Based Breath-Hold and Free-Breathing Cine MRI for Comprehensive Cardiac Evaluation

2025· article· en· W4414481662 sur OpenAlexaff
Yali Wu, Shiyu Wang, Xianling Qian, Qingqing Wen, Guifeng Fu, Hang Jin, Yinyin Chen, Mengsu Zeng

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Radiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensCircle Cardiovascular Imaging
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian ProvinceFudan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetic resonance imagingComputed tomographyRespiratory systemCardiac arrhythmiaImaging technique

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate and compare scan times, measurement accuracy, and image quality (IQ) of free-breathing (FB) and breath-hold (BH) deep learning (DL) cine MRI sequences versus standard cine MRI, with a specific focus on patients with arrhythmia and dyspnea.Materials and Methods: Seventy participants were prospectively enrolled, including 24 with arrhythmia, 17 with dyspnea, and 29 with normal sinus rhythm and eupnea (mean age, 49 17 years).Each patient underwent three cine MRI acquisitions (standard cine, BHDL, and FBDL) on a 3T scanner.Quantitative assessments of biventricular function, left ventricular mass, and myocardial strain were independently performed by three radiologists, blinded to image acquisition techniques.IQ was evaluated by the same readers using both a five-point Likert scale and objective metrics.Results: Both BHDL and FBDL significantly reduced total examination times compared to standard cine (BHDL: 58 5 s; FBDL: 88 12 s; standard cine: 208 12 s; adjusted P < 0.001).Quantitative measurements from BHDL and FBDL showed no statistically significant differences compared to standard cine and showed strong correlations (correlation coefficients > 0.85) with standard cine.BHDL consistently demonstrated narrower 95% limits of agreement (LOA) than FBDL across all parameters.For BHDL, the 95% LOA for left and right ventricular ejection fractions were -3.5% to 3.9% and -3.4% to 4.0%, respectively; for FBDL, they were -4.6% to 5.8% and -7.8% to 9.3%, respectively.In patients with arrhythmia, BHDL achieved significantly higher IQ Likert scores (4.44 0.56) than both standard cine (4.00 0.99; adjusted P = 0.043) and FBDL (3.94 0.56; adjusted P = 0.030).In patients with dyspnea, FBDL received the highest IQ scores (4.24 0.47), outperforming standard cine (3.41 0.97; adjusted P = 0.028) and BHDL (3.68 0.56; adjusted P = 0.028).Conclusion: Both FBDL and BHDL significantly reduced scan times compared to standard cine without compromising quantitative measurement accuracy.BHDL offered superior measurement accuracy and shorter scan time than FBDL.Furthermore, BHDL demonstrated robust suitability for patients with arrhythmia by minimizing arrhythmia-related artifacts, whereas FBDL was more effective in patients with dyspnea by mitigating respiratory motion artifacts.

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)0,001
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKorean Journal of RadiologyMême sujetCardiovascular Function and Risk FactorsTravaux en français237 207