Photon-counting computed tomography: a revolution in cardiac imaging
Notice bibliographique
Résumé
Photon-counting detector computed tomography (PCD-CT) is an emerging advanced CT technology that differs from conventional energy-integrating detector CT (EID-CT) scanners in its ability to directly convert incident X-ray photon energies into electrical signals. Since its commercial market introduction in 2021, several studies have identified advantages of this new technology in the field of cardiovascular imaging, including improved image quality due to an enhanced contrast-to-noise ratio, superior spatial resolution, reduced artefacts, and a reduced radiation dose. Nonetheless, radiation exposure with PCD-CT can vary depending on the acquisition mode and protocol used, highlighting the importance of tailored optimization in clinical practice. In particular, this new technology appears feasible in patients with a high plaque burden independent of morphology, unravelling new phenotypes of plaque, in patients with stents due to the improved visualization of the coronary in-stent lumen, potentially expanding the scope of CT. Early studies and clinical experience support these potential applications of PCD-CT in cardiovascular diagnostics, suggesting workflow optimization and improved patient management. In this review, the authors aim to describe the role of PCD-CT not only in the exclusion of coronary artery disease, grading of coronary stenosis and plaque imaging, but also in evaluation of cardiac chambers and myocardium for tissue characterization trying to understand whether PCD-CT has yet led to a true revolution and significant progress in cardiovascular imaging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».