Deep Representation Learning for Unsupervised Clustering of Myocardial Fiber Trajectories in Cardiac Diffusion Tensor Imaging

要約

複雑な心筋アーキテクチャを理解することは、心臓病の診断と治療に不可欠です。
ただし、既存の方法は、特にグラウンドトゥルースラベルの欠如と繊維の軌跡の曖昧で絡み合った性質のために、拡散テンソルイメージング（DTI）データからこの複雑な構造を正確にキャプチャするのに苦労しています。
心筋繊維の監視なしクラスタリングのための新しい深い学習フレームワークを提示し、異なる繊維バンドルを識別するためのデータ駆動型アプローチを提供します。
双方向の長期メモリネットワークを独自に組み合わせて、繊維に沿ったローカルシーケンシャル情報をキャプチャし、変圧器の自動エンコーダーをキャプチャしてグローバルな形状の特徴を学習し、本質的な解剖学的コンテキストをポイントごとに組み込みます。
密度ベースのアルゴリズムを使用してこれらの表現をクラスタリングすると、33〜62の堅牢なクラスターが識別され、さまざまなレベルの粒度を持つ繊維軌道の微妙な区別を正常にキャプチャします。
私たちのフレームワークは、心筋構造を分析するための新しい柔軟で定量的な方法を提供し、私たちの知る限り、以前に達成されていないレベルの描写を実現し、外科的計画の改善、疾患関連のリモデリングの特徴、そして最終的にはパーソナライズされた心臓ケアを前進させる潜在的なアプリケーションを提供します。

要約(オリジナル)

Understanding the complex myocardial architecture is critical for diagnosing and treating heart disease. However, existing methods often struggle to accurately capture this intricate structure from Diffusion Tensor Imaging (DTI) data, particularly due to the lack of ground truth labels and the ambiguous, intertwined nature of fiber trajectories. We present a novel deep learning framework for unsupervised clustering of myocardial fibers, providing a data-driven approach to identifying distinct fiber bundles. We uniquely combine a Bidirectional Long Short-Term Memory network to capture local sequential information along fibers, with a Transformer autoencoder to learn global shape features, with pointwise incorporation of essential anatomical context. Clustering these representations using a density-based algorithm identifies 33 to 62 robust clusters, successfully capturing the subtle distinctions in fiber trajectories with varying levels of granularity. Our framework offers a new, flexible, and quantitative way to analyze myocardial structure, achieving a level of delineation that, to our knowledge, has not been previously achieved, with potential applications in improving surgical planning, characterizing disease-related remodeling, and ultimately, advancing personalized cardiac care.

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