Contrast-Free Myocardial Scar Segmentation in Cine MRI using Motion and Texture Fusion

要約

遅発ガドリニウム造影 MRI (LGE MRI) は、心筋梗塞 (MI) 後の心筋瘢痕を検出するためのゴールドスタンダードです。
LGE MRI では造影剤の注入が必要ですが、これにより潜在的な副作用が発生し、スキャン時間が長くなり、患者の不快感が増大します。
これらの問題に対処するために、シネ MRI で観察された心臓の動きと画像テクスチャ情報を組み合わせて、左心室の心筋と瘢痕組織をセグメント化する新しいフレームワークを提案します。
心臓の動きの追跡は、完全な心臓画像サイクルの登録問題として定式化でき、ディープ ニューラル ネットワークを介して解決できます。
実験結果は、提案された方法が、LGE MRI と同等の精度で、非コントラストのシネ画像に基づいて瘢痕セグメンテーションを達成できることを証明しています。
これは、傷跡検出のためのコントラスト強調技術の代替としての可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Late gadolinium enhancement MRI (LGE MRI) is the gold standard for the detection of myocardial scars for post myocardial infarction (MI). LGE MRI requires the injection of a contrast agent, which carries potential side effects and increases scanning time and patient discomfort. To address these issues, we propose a novel framework that combines cardiac motion observed in cine MRI with image texture information to segment the myocardium and scar tissue in the left ventricle. Cardiac motion tracking can be formulated as a full cardiac image cycle registration problem, which can be solved via deep neural networks. Experimental results prove that the proposed method can achieve scar segmentation based on non-contrasted cine images with comparable accuracy to LGE MRI. This demonstrates its potential as an alternative to contrast-enhanced techniques for scar detection.

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