Joint image reconstruction and segmentation of real-time cardiac MRI in free-breathing using a model based on disentangled representation learning

要約

解きほぐされた表現学習に基づいた統合画像再構成およびセグメンテーション アプローチは、リアルタイムかつ自由呼吸下での心臓シネ MR イメージングを可能にするために訓練されました。
探索的な実現可能性研究では、8 人の健康な参加者と 5 人の間欠性心房細動患者を対象に、自社開発のスパイラル bSSFP パルス シーケンスに基づくアンダーサンプリングされたリアルタイム収集で提案された方法をテストしました。
画像および予測された LV セグメンテーションは、息止めを繰り返し、対応する手動セグメンテーションで ECG ゲートでセグメント化されたデカルト シネの参照標準と比較されました。
5 ポイントのリッカート スケールでは、リアルタイム息止めアプローチとデカルト シネの画質は、健康な参加者では同等でした (RT-BH: 1.99 $\pm$ .98、デカルト: 1.94 $\pm$ .86、
p=.052)、しかし自由呼吸ではわずかに劣っています (RT-FB: 2.40 $\pm$ .98、p<.001)。 不整脈患者では、両方のリアルタイム アプローチの画質は良好でした (RT-BH: 2.10 $\pm$ 1.28、p<.001、RT-FB: 2.40 $\pm$ 1.13、p<.001、デカルト: 2.68 $\pm$ 1.13)。 観察者内の信頼性は良好でした (ICC=.77、95% 信頼区間 [.75, .79]、p<.001)。 機能解析では、臨床参照標準と比較して、提案されたモデルから導出された駆出率に正のバイアスが観察されました (RT-BH 平均 EF: 58.5 $\pm$ 5.6%、バイアス: +3.47%、95% 信頼区間 [ -.86、7.79%]、RT-FB 平均: 57.9 $\pm$ 10.6%、バイアス: +1.45%、[-3.02、5.91%]、デカルト平均: 54.9 $\pm$ 6.7%)。 導入されたリアルタイム MR イメージング技術は、ECG ゲートや息止めを必要とせずに、1 ～ 2 分で高品質の心臓シネ データを取得できます。 したがって、スキャン時間が短縮され、患者の快適性が向上し、不整脈や患者の不服従に対する堅牢性が向上するため、セグメント化された収集の現在の臨床実践に代わる有望な代替手段が提供されます。

要約(オリジナル)

A joint image reconstruction and segmentation approach based on disentangled representation learning was trained to enable cardiac cine MR imaging in real-time and under free-breathing. An exploratory feasibility study tested the proposed method in undersampled real-time acquisitions based on an in-house developed spiral bSSFP pulse sequence in eight healthy participants and five patients with intermittent atrial fibrillation. Images and predicted LV segmentations were compared to the reference standard of ECG-gated segmented Cartesian cine in repeated breath-holds and corresponding manual segmentation. On a 5-point Likert scale, image quality of the real-time breath-hold approach and Cartesian cine was comparable in healthy participants (RT-BH: 1.99 $\pm$ .98, Cartesian: 1.94 $\pm$ .86, p=.052), but slightly inferior in free-breathing (RT-FB: 2.40 $\pm$ .98, p<.001). In patients with arrhythmia, image quality from both real-time approaches was favourable (RT-BH: 2.10 $\pm$ 1.28, p<.001, RT-FB: 2.40 $\pm$ 1.13, p<.001, Cartesian: 2.68 $\pm$ 1.13). Intra-observer reliability was good (ICC=.77, 95%-confidence interval [.75, .79], p<.001). In functional analysis, a positive bias was observed for ejection fractions derived from the proposed model compared to the clinical reference standard (RT-BH mean EF: 58.5 $\pm$ 5.6%, bias: +3.47%, 95%-confidence interval [-.86, 7.79%], RT-FB mean: 57.9 $\pm$ 10.6%, bias: +1.45%, [-3.02, 5.91%], Cartesian mean: 54.9 $\pm$ 6.7%). The introduced real-time MR imaging technique is capable of acquiring high-quality cardiac cine data in 1-2 minutes without the need for ECG gating and breath-holds. It thus offers a promising alternative to the current clinical practice of segmented acquisition, with shorter scan times, higher patient comfort and increased robustness to arrhythmia and patient incompliance.

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