心臓のMRIの限界を押し広げること: 呼吸と呼吸を止めることにおけるディープラーニングベースのリアルタイムシネマ画像化
Ann-Christin Klemenz1, Lena-Maria Watzke1, Karolin K Deyerberg1
1Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Pediatric Radiology and Neuroradiology, Rostock University Medical Center, Rostock, Germany.
ディープラーニングベースのリアルタイム心筋膜MRIは,自由な呼吸中に実現可能であり,良い画像品質と許容可能な体積測定結果を提供します. この技術は検査時間を50%短縮し 患者の快適さとアクセシビリティを向上させます
科学分野:
- 心血管磁気共鳴画像検査
- 医療イメージングにおける人工知能
- 心臓画像技術
背景:
- 従来の心筋磁気共鳴画像は 患者の呼吸阻害や不律性によって 制限されています
- 複数の心拍を記録すると 動きのアーティファクトが生じ スキャン時間が長くなります
- ディープラーニングは 心臓画像の限界を克服する 解決策を提示します
研究 の 目的:
- フリー呼吸 (FB) と呼吸止め (BH) で得られたリアルタイムの心臓シネマシーケンスを評価する.
- FBとBHのシネマシーケンスの画像品質,取得時間,および体積精度を比較する.
- 自由呼吸環境でのDLベースのシネマ画像の実現可能性を評価する.
主な方法:
- 1. 5T MRI スキャナーで56人の健康な成人の参加者を対象とした単一センターコホート研究.
- FBとBHの両方の条件でリアルタイムのシネマシーケンスの取得 (ショートアックス,2,3,4室のビュー).
- 容量分析の基準として3回の心臓サイクルで検証されたDLベースのシネシーケンスを使用した.
主要な成果:
- 自由呼吸 (FB) のリアルタイム映像は,主観的な画像品質が良好で,息を止める (BH) の画像にわずかに劣っていた (p < 0. 0001).
- 総獲得時間はFBで50%短縮された (中位90s対180s,p < 0. 0001).
- BHのシネマ画像は,ほとんどの体積パラメータの基準基準と良好な相関関係 (ICC > 0. 90) を示し,FBのシネマ画像は,LVとRVの放出分数および他のパラメータと良好な相関関係を示した.
結論:
- ディープラーニングによるリアルタイムの心拍画像は 呼吸が自由で 画像の品質が良い状態で実現できます
- FB DLベースのシネマ画像を用いて,健康なボランティアで容認可能な体積測定結果が得られた.
- このテクニックは,スキャンの時間を短縮し,特に呼吸を止められない患者の快適さを向上させることで,CMRの利用可能性を高めます.
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