Fractal analysis of left ventricular trabeculae in hypertensive patients with heart failure: a 3.0 T cardiac magnetic resonance study
Notice bibliographique
Résumé
Background Endocardial trabecular hyperplasia due to hemodynamic stress reflects phenotypic variability in disease progression. Employing fractal analysis, this study quantified left ventricular (LV) myocardial trabecular complexity in hypertensive patients with and without heart failure (HF) to evaluate its diagnostic utility for HF. Methods This study retrospectively enrolled 146 hypertensive patients (77 with HF, 69 without), grouped into HTN-HF ( n = 77) and HTN non-HF ( n = 69); additionally, 34 healthy controls were recruited. Clinical data and cardiac MRI parameters were compared. Fractal dimension (FD) values were calculated on the LV short-axis cine images using fractal analysis. Logistic regression analysis was performed to determine predictors. Results Five fractal dimensions were derived: global FD, along with mean/maximal apical FD and mean/maximal basal FD. Compared with healthy controls, HF patients showed significantly elevated left ventricular fractal dimensions (all P < 0.001). Moreover, these fractal dimensions exhibited significant differences between the HTN-HF patients and HTN non-HF patients, except for maximal basal FD. The univariate logistic regression revealed that global FD, mean/maximal apical FD and mean basal FD emerged as significant independent predictors (OR: 1.170,1.121,1.070, and 1.088, P < 0.05). Furthermore, integration of fractal dimensions enhanced calibration and diagnostic accuracy of the model. (AUC: 0.877). Conclusions CMR fractal analysis provides a feasible technique for quantifying LV myocardial trabecular complexity in hypertensive heart failure patients. In conclusion, our study demonstrates the potential of fractal analysis to provide incremental diagnostic value for heart failure within the hypertensive population. Integration of FD into clinical diagnostic models may enhance diagnostic performance.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».