Workflow and imaging strategies for real-time MR-guided atrial transseptal puncture
Notice bibliographique
Résumé
Interventional cardiac magnetic resonance imaging (iCMR) offers distinct advantages for guiding complex cardiac procedures, including 3D visualization, soft tissue characterization, and avoidance of ionizing radiation. Transseptal puncture (TSP), essential for left heart access, poses specific challenges under MR-guidance. The development of MR-compatible TSP sets comprising non-ferromagnetic sheaths, dilators, and needles, represents a major step toward safe execution of TSP in the MRI environment. This report provides practical, step-by-step guidance for MR-guided TSP, focusing on imaging strategies and integration of advanced 2D and 3D navigation tools. Real-time cine imaging in dedicated planes enables precise localization of the fossa ovalis, confirmation of septal tenting, and avoidance of adjacent structures. Complementary use of a vendor-neutral MR-compatible 3D navigation system allows dynamic catheter tracking within a segmented static 3D anatomical shell, enhancing spatial orientation and procedural accuracy. Feasibility was demonstrated in a porcine model, where an MR-compatible sheath and trackable dilator were successfully navigated to the interatrial septum and TSP was achieved, enabling left atrial (LA) access. Subsequent mapping confirmed catheter positioning within the LA. Remaining challenges include limited guidewire visibility, low image temporal resolution compared with fluoroscopy, and the investigational status of current MR-compatible TSP sets. These factors must be addressed before clinical translation. In conclusion, MR-guided TSP using dedicated imaging planes and MR-compatible devices is technically feasible and may facilitate future radiation-free left heart interventions. Continued device refinement, including improved passive instrument visibility and active tracking technologies, faster real-time cine imaging, and regulatory approval are critical for safe and widespread clinical adoption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».