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Enregistrement W4416963370 · doi:10.1109/embc58623.2025.11254605

Creating Healthy Age-Sex-matched Left Ventricular Velocity Atlases and Extracting Energy-based Hemodynamics Using 4D-flow MRI

2025· article· en· W4416963370 sur OpenAlexafffund
Monisha Ghosh Srabanti, M. Ethan MacDonald, Lyes Kadem, James White, Jacqueline Flewitt, Steven Dykstra, Julio Garcia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research CouncilAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésHemodynamicsVoxelMagnetic resonance imagingSegmentationKinetic energyBlood flow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study proposes a method to create a 4D-flow magnetic resonance imaging (4D-flow MRI) based left ventricular (LV) velocity atlas and extract hemodynamic parameters at the peak-systolic phase. Twenty-seven healthy controls without any cardiac disease (44% female) underwent a consistent standardized imaging protocol using 3T/MRI scanners. Phase-contrast MR angiography and an average heart were created. Contour-based segmentation was done for 30 phases covering the entire LV. For each age-and-sex-matched group (female/male and 20-40/41-61 years), an averaged 3D velocity field and a shared geometry were created by maximizing the overlap of all LVs non-rigidly utilizing affine registration. Normal velocity atlases were created by interpolating the absolute velocities (m/s) to the voxels of the shared geometry and averaged over all cases in the respective groups. Later, viscous energy dissipation and kinetic energy (VED, KE, mJ) were quantified. The average mean squared loss and dice coefficient were 14.45±3.1% and 0.84. VEDMeanand KEMeanwere reduced among the older cases (Female: KE=5.26±5.9 vs. 3.3±3.68, VED=0.19±1.94 vs. 0.05±0.3; Male: KE=4.58±4.21 vs. 2.09±2.41, VED=0.07±0.42 vs. 0.03±0.26; mJ). Older males exhibited a lower VelocityMeanthan older females and younger males (t=2.62, 2.52; p=0.02, 0.02; 23.81%, 38.46%; respectively). They also showed 36.67% lower KEMeanthan older females (t=2.37, p=0.05). Age was negatively correlated to KE (Females: r=-0.723, p=0.008; Males: r=-0.536, p=0.04), VED (Females: r=-0.786, p=0.002; Males: r=-0.748, p=0.001), and velocity (Females: r=-0.722, p=0.008; Males: r=-0.771, p<0.001). This study demonstrates the feasibility of velocity atlases for extracting a range of age-and-sex-matched energetics and highlights altered hemodynamics associated with aging.Clinical Relevance— This study demonstrates the utility of 4D-flow MRI-based velocity atlases for age-and-sex-matched hemodynamic assessment, offering a novel tool for identifying pathological conditions and refining cardiovascular diagnosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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