AI-enabled Assessment of Cardiac Systolic and Diastolic Function from Echocardiography

要約

左心室（LV）機能は、患者の管理、転帰、および心臓病患者の長期生存の観点から重要な要素です。
最近発表された心不全の臨床ガイドラインは、診断および治療の層別化バイオマーカーとして心機能の1つの測定値（LV駆出率）のみに過度に依存することは最適ではないことを認識しています。
AIベースの心エコー検査分析の最近の進歩により、LVボリュームとLV駆出率の自動推定で優れた結果が示されています。
ただし、時変2D心エコー検査の取得から、完全な心周期から機能的なバイオマーカーを推定することにより、心機能のより豊富な説明を取得できます。
この作業では、完全な心周期のセグメンテーションに基づく2D心エコー検査から収縮期および拡張期のLV機能の高度なバイオマーカーを導出するためのAIアプローチを初めて提案します。
これらのバイオマーカーにより、臨床医は健康と病気の心臓のより豊かな画像を取得できます。
AIモデルは、「nn-Unet」フレームワークに基づいており、4つの異なるデータベースを使用してトレーニングおよびテストされています。
結果は、手動分析と自動分析の間の優れた一致を示し、患者の層別化のための高度な収縮期および拡張期のバイオマーカーの可能性を示しています。
最後に、50例のサブセットについて、心エコー検査とCMRから得られた臨床バイオマーカー間の相関分析を実行し、2つのモダリティ間の優れた一致を示します。

要約(オリジナル)

Left ventricular (LV) function is an important factor in terms of patient management, outcome, and long-term survival of patients with heart disease. The most recently published clinical guidelines for heart failure recognise that over reliance on only one measure of cardiac function (LV ejection fraction) as a diagnostic and treatment stratification biomarker is suboptimal. Recent advances in AI-based echocardiography analysis have shown excellent results on automated estimation of LV volumes and LV ejection fraction. However, from time-varying 2-D echocardiography acquisition, a richer description of cardiac function can be obtained by estimating functional biomarkers from the complete cardiac cycle. In this work we propose for the first time an AI approach for deriving advanced biomarkers of systolic and diastolic LV function from 2-D echocardiography based on segmentations of the full cardiac cycle. These biomarkers will allow clinicians to obtain a much richer picture of the heart in health and disease. The AI model is based on the ‘nn-Unet’ framework and was trained and tested using four different databases. Results show excellent agreement between manual and automated analysis and showcase the potential of the advanced systolic and diastolic biomarkers for patient stratification. Finally, for a subset of 50 cases, we perform a correlation analysis between clinical biomarkers derived from echocardiography and CMR and we show excellent agreement between the two modalities.

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