Simultaneous free-breathing T1, T2, and T1ρ mapping for myocardial fibrosis detection in non-ischemic cardiomyopathy: A comparative study with conventional techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantitative myocardial mapping is critical for tissue characterization in non-ischemic cardiomyopathy (NICM). However, conventional techniques require separate breath-hold acquisitions, prolonging scan time and impairing co-registration. This study aimed to assess the feasibility and diagnostic performance of a novel free-breathing multimap (FBmultimap) sequence enabling simultaneous T1, T2, and T1ρ mapping in a single acquisition. METHODS: Onehundred-nine participants were prospectively enrolled, including 48 with hypertrophic cardiomyopathy (HCM), 28 with dilated cardiomyopathy (DCM), and 33 healthy controls. All underwent cardiac MRI with both FBmultimap and conventional mapping sequences (modified Look-Locker inversion recovery (MOLLI) T1, T2-prepared balanced steady-state free precession (bSSFP), and T1ρ-prepared bSSFP). Image quality was assessed using subjective (four-point Likert scale) and objective (edge sharpness) methods. Myocardial relaxation times were analyzed in the following two subgroups: (1) HCM and DCM vs. controls, and (2) late gadolinium enhancement (LGE)-positive and LGE-negative patients vs. controls. Combined diagnostic indices (T1 + T1ρ) were derived using logistic regression. Diagnostic performance was evaluated using receiver operating characteristic analysis across the following six models: FBmultimap (T1 + T1ρ), FBmultimap T1, FBmultimap T1ρ, conventional (T1 + T1ρ), MOLLI T1, and T1ρ-prepared bSSFP, with area under the curve (AUC) calculated. RESULTS: FBmultimap significantly reduced total scan time for T1 + T2 + T1ρ mapping to 66±6 s, compared with 195±10 s using conventional methods (p<0.001), while maintaining comparable image quality (all p>0.05). T1 and T1ρ values measured by FBmultimap were significantly elevated in HCM and DCM groups compared to controls, regardless of LGE status (all p<0.05), whereas T2 values showed no significant differences. FBmultimap (T1 + T1ρ) achieved higher AUCs for distinguishing LGE-positive (0.904) and LGE-negative (0.859) patients from controls than FBmultimap T1 (0.877 and 0.829), FBmultimap T1ρ (0.608 and 0.764), MOLLI T1 (0.770 and 0.671), T1ρ-prepared bSSFP (0.734 and 0.778), and the conventional (T1 + T1ρ) model (0.801 and 0.819). CONCLUSION: FBmultimap enables rapid, co-registered, free-breathing mapping of myocardial T1, T2, and T1ρ with high reproducibility and improved diagnostic performance over conventional single-parameter methods. It holds promise as a clinically applicable tool for myocardial fibrosis detection, risk stratification, and longitudinal monitoring in patients with HCM and DCM.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».