High-resolution 3D Maps of Left Atrial Displacements using an Unsupervised Image Registration Neural Network

要約

左心房 (LA) の機能分析は、心血管疾患の予後および診断においてますます重要な役割を果たしています。
LA の寸法とひずみの心エコー検査に基づく測定は有用なバイオマーカーですが、心房変形の不完全な全体像を提供します。
高解像度の動的磁気共鳴画像 (シネ MRI) は、LA の動きと変形を、より高い空間解像度で、LA を完全にカバーして 3D で検査する機会を提供します。
ただし、LA の動きを 3D で自動的に特徴付ける専用のツールはありません。
したがって、LAを自動的にセグメント化し、心周期全体にわたる変位フィールドを抽出するツールを提案します。
このパイプラインは、平均ハウスドルフ距離 $2.51 \pm 1.3~mm$、ダイス スコア $0.96 \pm 0.02$ で心周期全体にわたって LA 壁を正確に追跡できます。

要約(オリジナル)

Functional analysis of the left atrium (LA) plays an increasingly important role in the prognosis and diagnosis of cardiovascular diseases. Echocardiography-based measurements of LA dimensions and strains are useful biomarkers, but they provide an incomplete picture of atrial deformations. High-resolution dynamic magnetic resonance images (Cine MRI) offer the opportunity to examine LA motion and deformation in 3D, at higher spatial resolution and with full LA coverage. However, there are no dedicated tools to automatically characterise LA motion in 3D. Thus, we propose a tool that automatically segments the LA and extracts the displacement fields across the cardiac cycle. The pipeline is able to accurately track the LA wall across the cardiac cycle with an average Hausdorff distance of $2.51 \pm 1.3~mm$ and Dice score of $0.96 \pm 0.02$.

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