A Deep Learning-Driven Pipeline for Differentiating Hypertrophic Cardiomyopathy from Cardiac Amyloidosis Using 2D Multi-View Echocardiography

要約

肥大型心筋症 (HCM) と心アミロイドーシス (CA) はどちらも、治療しないと心不全に進行する可能性がある心臓病です。
それらは同様の心エコー検査の特徴を示し、多くの場合、診断上の困難につながります。
この論文では、HCM と CA を区別するために 2D 心エコー検査を利用する、新しいマルチビュー深層学習アプローチを紹介します。
この方法は、2D 心エコー検査データを 5 つの異なる心エコー検査ビュー (心尖部 4 腔、左心室の胸骨傍長軸、僧帽弁レベルの胸骨傍短軸、乳頭筋、心尖部) に分類することから始まります。
次に、各ビューの特徴を個別に抽出し、5 つの特徴を組み合わせて疾患を分類します。
2018年から2022年まで、HCMと診断された合計212人の患者とCAと診断された患者30人、および正常な心機能（正常）を持つ200人がこの研究に登録されました。このアプローチは、精度、再現率0.905、およびマイクロ精度を達成しました。
-F1 スコアは 0.904 で、マルチビュー分析を使用して HCM と CA を正確に識別する有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) and cardiac amyloidosis (CA) are both heart conditions that can progress to heart failure if untreated. They exhibit similar echocardiographic characteristics, often leading to diagnostic challenges. This paper introduces a novel multi-view deep learning approach that utilizes 2D echocardiography for differentiating between HCM and CA. The method begins by classifying 2D echocardiography data into five distinct echocardiographic views: apical 4-chamber, parasternal long axis of left ventricle, parasternal short axis at levels of the mitral valve, papillary muscle, and apex. It then extracts features of each view separately and combines five features for disease classification. A total of 212 patients diagnosed with HCM, and 30 patients diagnosed with CA, along with 200 individuals with normal cardiac function(Normal), were enrolled in this study from 2018 to 2022. This approach achieved a precision, recall of 0.905, and micro-F1 score of 0.904, demonstrating its effectiveness in accurately identifying HCM and CA using a multi-view analysis.

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