The Nottingham Ischaemic Cardiovascular Magnetic Resonance resource (NotIs CMR): a prospective paired clinical and imaging scar database-protocol.
The Nottingham Ischaemic Cardiovascular Magnetic Resonance resource (NotIs CMR): a prospective paired clinical and imaging scar database-protocol.
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DOI：
10.1186/s12968-023-00978-1
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发表时间：
2023-11-27
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
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作者：
利用人工智能（AI）和心血管磁共振（CMR）的研究正在迅速发展，目标各异，然而，人工智能模型的开发、泛化和性能可能会受到包括对比度增强图像在内的强大训练数据集的阻碍。NotIs CMR是英国一项大型、前瞻性、多中心、观察性队列研究，旨在指导双心室AI疤痕模型的发展。接受临床指示增强心脏磁共振成像的缺血性心脏病患者将在诺丁汉大学医院NHS信托和中约克郡医院NHS信托招募。基线评估将包括心脏磁共振成像、人口统计数据、病史、心电图和血清生物标志物。参与者将接受至少5年的监测，以记录任何主要的心血管不良事件。主要目标包括：(1)人工智能训练、验证和测试，以提高作者正在开发的人工智能双心室疤痕分割模型的性能、适用性和适应性；(2)开发一个经过筛选的疾病特异性成像数据库，以支持未来的研究和合作；(3)探索临床结果与未来风险预测建模研究的关联。NotIs CMR将收集和整理疾病特异性、配对成像和临床数据集，以开发人工智能双心室疤痕模型，同时提供一个数据库，以支持人工智能和缺血性心脏病的未来研究和合作。在线版本包含补充材料，可在10.1186/s12968-023-00978-1获得。
Research utilising artificial intelligence (AI) and cardiovascular magnetic resonance (CMR) is rapidly evolving with various objectives, however AI model development, generalisation and performance may be hindered by availability of robust training datasets including contrast enhanced images. NotIs CMR is a large UK, prospective, multicentre, observational cohort study to guide the development of a biventricular AI scar model. Patients with ischaemic heart disease undergoing clinically indicated contrast-enhanced cardiac magnetic resonance imaging will be recruited at Nottingham University Hospitals NHS Trust and Mid-Yorkshire Hospital NHS Trust. Baseline assessment will include cardiac magnetic resonance imaging, demographic data, medical history, electrocardiographic and serum biomarkers. Participants will undergo monitoring for a minimum of 5 years to document any major cardiovascular adverse events. The main objectives include (1) AI training, validation and testing to improve the performance, applicability and adaptability of an AI biventricular scar segmentation model being developed by the authors and (2) develop a curated, disease-specific imaging database to support future research and collaborations and, (3) to explore associations in clinical outcome for future risk prediction modelling studies. NotIs CMR will collect and curate disease-specific, paired imaging and clinical datasets to develop an AI biventricular scar model whilst providing a database to support future research and collaboration in Artificial Intelligence and ischaemic heart disease. The online version contains supplementary material available at 10.1186/s12968-023-00978-1.
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DOI：
10.1186/s12968-016-0225-6
发表时间：
2016-01-22
期刊：
Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
影响因子：
--
作者：
von Knobelsdorff-Brenkenhoff F;Schulz-Menger J
通讯作者：
Schulz-Menger J
影响因子：
2.6
作者：
Lalande, Alain;Chen, Zhihao;Meriaudeau, Fabrice
通讯作者：
Meriaudeau, Fabrice
影响因子：
6.4
作者：
Schulz-Menger, Jeanette;Bluemke, David A.;Nagel, Eike
通讯作者：
Nagel, Eike
影响因子：
39.3
作者：
Al'Aref, Subhi J.;Anchouche, Khalil;Min, James K.
通讯作者：
Min, James K.
影响因子：
5.5
作者：
Andreu, David;Penela, Diego;Berruezo, Antonio
通讯作者：
Berruezo, Antonio