Segmentación basada en la red UNETR y reconstrucción 3D de la estructura de la pared sin septo interventricular

Área de la Ciencia:

• Imágenes cardiovasculares
• La inteligencia artificial en la medicina
• Segmentación de imágenes médicas

Sus antecedentes:

• La ablación por radiofrecuencia intramuscular percutánea del tabique (PIMSRA) ofrece una alternativa a la miectomía septal (SM) y la ablación por alcohol del tabique (ASA) para la miocardiopatía obstructiva hipertrófica (HOCM).
• La segmentación precisa del tabique interventricular es crítica para el éxito de PIMSRA.
• Los métodos de segmentación actuales pueden carecer de la precisión requerida para anatomías cardíacas complejas.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la viabilidad del uso del modelo de red neuronal UNETR para la segmentación automática de la estructura de la pared libre del tabique interventricular en las imágenes CT cardíacas de pacientes con HOCM.
• Evaluar la capacidad de un método de reconstrucción 3D utilizando el Kit de herramientas de visualización (VTK) basado en los resultados de la segmentación impulsada por la IA.
• Para comparar el rendimiento de UNETR con otros modelos de segmentación como MedSAM-2 y UNET.

Principales métodos:

• Las imágenes de TC cardíaca de 23 pacientes con HOCM (700 imágenes en total) fueron segmentadas utilizando los modelos MedSAM-2, UNET y UNETR.
• La anotación de imágenes se realizó utilizando el software Labelme con una relación de entrenamiento, prueba y validación de 6: 2: 2.
• El modelo con el coeficiente de dados más alto fue seleccionado para la reconstrucción en 3D utilizando el algoritmo de cubos móviles con VTK.

Principales resultados:

• El modelo UNETR logró un coeficiente de dados de 0,89 para la segmentación de la pared sin tabique interventricular, superando a UNET (0,81) y MedSAM-2 (0,83).
• Se identificaron los parámetros óptimos de entrenamiento de UNETR como tamaño de lote 8 y época 32.
• La reconstrucción 3D basada en VTK utilizando los resultados de segmentación de UNETR proporcionó una representación que coincide estrechamente con la estructura cardíaca real.

Conclusiones:

• El modelo UNETR demuestra la viabilidad de una segmentación automática precisa de la pared libre del tabique interventricular en pacientes con HOCM.
• La reconstrucción 3D basada en VTK a partir de estas segmentaciones es factible y proporciona modelos anatómicamente relevantes.
• Este enfoque de segmentación y reconstrucción impulsado por IA es prometedor para mejorar la planificación y ejecución de PIMSRA.