S'abonner

Comparison of semi-automated quantification methods of late gadolinium enhancement with cardiac magnetic resonance imaging in patients with hypertrophic cardiomyopathy - 25/12/18

Doi : 10.1016/j.acvdsp.2018.10.116 
M. Sirol 1, 2, , J. Gratieux 1, S. Urtado 2, Philippe Charron 2, N. Mansencal 2, O. Dubourg 2
1 Centre de réference des maladies cardiques héréditaires, CHU Ambroise Paré, Boulogne 
2 Service de cardiologie, hôpital Ambroise Paré, Paris, France 

Corresponding author at:.

Résumé

Purpose

Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is one of the first causes of sudden cardiac death (SCD) in young patients. The presence of late gadolinium enhancement (LGE) in cardiac magnetic resonance (CMR) imaging is a marker of myocardial fibrosis. Extent of LGE has been shown to be associated with the risk of SCD among other markers. There is no consensus regarding the method of quantification of LGE. The purpose of this study was to identify the most reliable and reproducible semi-automatic method of LGE quantification to predict SCD risk.

Materials and methods

In total, 103 patients from the center of hereditary cardiac diseases were prospectively included. Fifty-three patients with LGE underwent different semi-automated quantification methods for LGE evaluation: nSD-Standard Deviation (from 2 to 6SD) and FWHM (full width at half maximum) with a direct comparison with reference method using manual tracing. Inter- and intra- Observer reproducibility has been assessed.

Results

FWHM and 5SD methods were the closest to the manual technique (respectively 10,8±7,5% and 9,3±7,4% versus 10,3±8,1% for manual tracing, P<0,01). 2SD, 3SD and 4SD overestimated the results, whereas 6SD technique underestimated the results compared to the manual method. Intra and inter- reproducibility were fine with a better results using FWHM method.

Conclusion

5SD and especially FWHM methods were the most reliable and reproducible for the LGE semi-automated quantification in CMR for patients with HCM.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2018  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 11 - N° 1

P. 54 - janvier 2019 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Diagnostic accuracy of lung ultrasound for identification of elevated left ventricular filling pressure
  • A. Hubert, Nicolas Girerd, H. Le Breton, E. Galli, M. Fournet, Philippe Mabo, Christophe Leclercq, Erwan Donal
| Article suivant Article suivant
  • Significant reduction in hospitalization length of stay by integrating echocardiographic workup inside the acute neurovascular care unit
  • C. Bergerot, M. Rosset, E. Ong, J. Placide, A.S. Berges, M. Ovize, L. Derex, L. Mechtouff, T.H. Cho, H. Thibault, N. Nighoghossian

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.