Notice bibliographique
Résumé
The clinical translation of MRI-guided cardiovascular catheterization has been limited by the unavailability of devices that are both visible and safe under MRI. In par-ticular, rigid metallic guidewires are essential for most catheterization procedures and are at risk of heating during MR imaging [1]. Here we present an MRI method that simultaneously improves the visualization of commercially available nitinol guidewires and mini-mizes RF induced heating. Methods RF-efficient gradient echo spiral imaging was chosen to minimize heating (8 interleaves, TE/TR = 0.86/10ms, flip angle = 10°). Through-slice dephasing generated a positive contrast “device image ” [2], exploiting local field inhomo-geneity such that the metallic guidewire appears hyperin-tense with background signal suppressed. An anatomical image and a device image were interleaved in alternating frames. Image processing (signal thresholding and selec-tion of elongated structures) was performed on the device image to isolate the guidewire signal from other sources of field inhomogeneity. Imaging was performed on a 1.5T MRI scanner (Aera, Siemens, Erlangen, Germany). MRI-guided left heart catheterization was performed in a pig using a 0.035 ” com-mercially available nitinol guidewire (Nitrex, Covidien, Ply-mouth, MN). The RF induced temperature rise at the tip of an insulated nitinol rod during MR imaging was mea-sured in the ASTM 2182 gel phantom using a fiberoptic temperature probe (OpSense, Quebec, Canada). Results A pair of anatomical and device images were generated with a temporal resolution of 160ms (80ms per image), or 6.25 frames/s. Image processing occurred in real-time and a color overlay of the device on the anatomy was dis-played to the operator for guidance during catheterization
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,310 | 0,137 |
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 ».