要約
深層学習 (DL) 手法を使用したシネ心血管磁気共鳴 (CMR) データからの心臓バイオマーカーの定量化には、精度の向上や分析の迅速化など、多くの利点があります。
しかし、再現性と長期的分析にとって重要であるバイオマーカー推定値のスキャン/再スキャン精度に焦点を当てた研究はわずかです。
ここでは、高いセグメンテーション精度を達成するだけでなく、計算されたバイオマーカー、つまり左心室駆出率と右心室駆出率、および左心室心筋量のスキャン再スキャン精度の向上にも焦点を当てた心臓バイオマーカー推定パイプラインを提案します。
バイオマーカーの推定に使用されるセグメンテーションの心尖部と基底部の解像度を向上させるための 2 つのアプローチを評価します。1 つは画像補間に基づくもの、もう 1 つはセグメンテーション補間に基づくものです。
92 人の被験者から取得したスキャン-再スキャン シネ CMR データで構成されるデータベースを使用して、補間前 (ベースライン) に取得されたグランド トゥルース (GT) セグメンテーションおよび DL セグメンテーションに対して、これら 2 つの方法のパフォーマンスを比較します。
結果は、画像ベースおよびセグメンテーションベースの内挿方法の両方が、GT およびベースラインのパフォーマンスと比較して、すべてのバイオマーカーのブランド-アルトマン スキャン – 再スキャン信頼区間を狭めることができたことを示しています。
私たちの調査結果は、セグメンテーションの精度だけでなく、心機能の縦断的分析にとって重要である、繰り返しスキャンにわたるバイオマーカーの一貫性にも焦点を当てる重要性を強調しています。
要約(オリジナル)
Quantification of cardiac biomarkers from cine cardiovascular magnetic resonance (CMR) data using deep learning (DL) methods offers many advantages, such as increased accuracy and faster analysis. However, only a few studies have focused on the scan-rescan precision of the biomarker estimates, which is important for reproducibility and longitudinal analysis. Here, we propose a cardiac biomarker estimation pipeline that not only focuses on achieving high segmentation accuracy but also on improving the scan-rescan precision of the computed biomarkers, namely left and right ventricular ejection fraction, and left ventricular myocardial mass. We evaluate two approaches to improve the apical-basal resolution of the segmentations used for estimating the biomarkers: one based on image interpolation and one based on segmentation interpolation. Using a database comprising scan-rescan cine CMR data acquired from 92 subjects, we compare the performance of these two methods against ground truth (GT) segmentations and DL segmentations obtained before interpolation (baseline). The results demonstrate that both the image-based and segmentation-based interpolation methods were able to narrow Bland-Altman scan-rescan confidence intervals for all biomarkers compared to the GT and baseline performances. Our findings highlight the importance of focusing not only on segmentation accuracy but also on the consistency of biomarkers across repeated scans, which is crucial for longitudinal analysis of cardiac function.
arxiv情報
| 著者 | Dewmini Hasara Wickremasinghe,Yiyang Xu,Esther Puyol-Antón,Paul Aljabar,Reza Razavi,Andrew P. King |
| 発行日 | 2024-08-21 16:24:27+00:00 |
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