コントラストのないMRIのための人工知能: ディープラーニングベースの仮想ネイティブ強化を使用して心筋梗塞の傷口評価

Qiang Zhang^1,2, Matthew K Burrage^1,2,3, Mayooran Shanmuganathan^1,2

¹Oxford Centre for Clinical Magnetic Resonance Research (Q.Z., M.K.B., M.S., R.A.G., E.L., K.E.T., R.M., J.L.P., C.N., I.A.P., Y.P.L., S.G.M., O.R., S.N., S.K.P., V.M.F.), Radcliffe Department of Medicine, University of Oxford, United Kingdom.

|September 20, 2022

まとめ

仮想ネイティブエンハンスメント (VNE) は,遅いガドリニウムエンハンスメント (LGE) の精度に匹敵する,心筋の傷を評価するためにコントラストのない心筋MRI画像を作成します. このAIによる方法は患者のケアを改善するためにより速くより安価なスキャンを可能にします

科学分野:

心血管イメージング
医療における人工知能
医療診断

背景:

心血管磁気共鳴後期ガドリニウム増強 (LGE) は,心筋の傷を評価するための黄金基準です.
肌動脈の傷痕評価のコントラストフリーアプローチは,スキャン時間とコストを削減し,コントラストに関連したリスクを排除することを含む重要な利点を提供します.

研究の目的:

心筋の傷跡の評価のための新しいコントラストフリー技術である仮想ネイティブエンハンスメント (VNE) を導入し,評価する.
確立されたLGE技術と比較してVNEの有効性と画像品質を比較する.

主な方法:

VNEは人工知能 (生成対抗ネットワーク) を使用して,シネマ画像とネイティブT1マップからLGEのような画像を作成します.
VNEモデルは,前回の心筋梗塞を患った775人の患者の3002件の心臓MRIスキャンの大規模データセットを使用して開発され,検証されました.
傷跡の定量化 (体積とトランスムラリティ) は,既知の方法を使用して行われ,VNEとLGEを比較した.

主要な成果:

VNEはLGEと比較して優れた画像品質を独立事業者によるブラインド分析で示した.
VNEは,傷痕サイズ (R=0. 89) とトランスムラリティ (R=0. 84) の定量化において,LGEとの強い相関を示した.
VNEは,LGEと比較して,100%の特異性と77%の感度で,全体的に84%の精度を達成しました.

結論:

VNEは高精度でコントラストのない心筋の傷跡の評価方法であり,分布と定量化に関してLGEと非常に一致しています.
VNEは優れた画像品質を提供し,スキャン時間とコストを大幅に削減する可能性があります.
このAIベースの技術は,心筋の評価のための心血管磁気共鳴画像のアクセシビリティと効率を向上させると約束しています.

キーワード:

人工知能シカトリックス磁気共鳴画像検査心筋梗塞

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