Personalized Topology-Informed Localization of Standard 12-Lead ECG Electrode Placement from Incomplete Cardiac MRIs for Efficient Cardiac Digital Twins

要約

心臓デジタルツイン（CDTS）は、心臓メカニズムに関連するマルチスケール特性の推論のためのパーソナライズされたシリコ内心臓表現を提供します。
CDTSの作成には、特にパーソナライズされた心電図（ECG）キャリブレーションの場合、胴体上の電極位置に関する正確な情報が必要です。
ただし、現在の研究は一般に、ECG電極の局在化のための胴体イメージングとマニュアル/半自動法の追加の獲得に依存しています。
この研究では、2D臨床的標準心臓MRIからパーソナライズされたECG標準電極の位置を完全に抽出するための、新規かつ効率的なトポロジに基づいたモデルを提案します。
具体的には、心臓MRIからスパース胴体の輪郭を取得し、輪郭から12リードECGの標準電極を局在させます。
心臓MRIは、胴体の代わりに心臓のイメージングを目指しており、イメージング内の胴体のジオメトリが不完全になります。
欠落しているトポロジに取り組むために、3D胴体トポロジーと明示的に整列できるキーポイントのサブセットとして電極を組み込みます。
実験結果は、提案されたモデルが精度（ユークリッド距離：$ 1.293 $ cm対1.48 \ PM \ PM 0.362 $ cm）と効率（$ 2 $ 〜s対vs）の観点から、時間のかかる従来のモデル投影ベースの方法を上回ることを示しています。
。
さらに、シリコ内ECGシミュレーションに検出された電極を使用することの有効性を実証し、正確で効率的なCDTモデルを作成する可能性を強調します。
このコードは、https：//github.com/lileitech/12lead_ecg_electrode_localizerで入手できます。

要約(オリジナル)

Cardiac digital twins (CDTs) offer personalized in-silico cardiac representations for the inference of multi-scale properties tied to cardiac mechanisms. The creation of CDTs requires precise information about the electrode position on the torso, especially for the personalized electrocardiogram (ECG) calibration. However, current studies commonly rely on additional acquisition of torso imaging and manual/semi-automatic methods for ECG electrode localization. In this study, we propose a novel and efficient topology-informed model to fully automatically extract personalized ECG standard electrode locations from 2D clinically standard cardiac MRIs. Specifically, we obtain the sparse torso contours from the cardiac MRIs and then localize the standard electrodes of 12-lead ECG from the contours. Cardiac MRIs aim at imaging of the heart instead of the torso, leading to incomplete torso geometry within the imaging. To tackle the missing topology, we incorporate the electrodes as a subset of the keypoints, which can be explicitly aligned with the 3D torso topology. The experimental results demonstrate that the proposed model outperforms the time-consuming conventional model projection-based method in terms of accuracy (Euclidean distance: $1.24 \pm 0.293$ cm vs. $1.48 \pm 0.362$ cm) and efficiency ($2$~s vs. $30$-$35$~min). We further demonstrate the effectiveness of using the detected electrodes for in-silico ECG simulation, highlighting their potential for creating accurate and efficient CDT models. The code is available at https://github.com/lileitech/12lead_ECG_electrode_localizer.

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