基于人工智能的全自动心脏运动参数提取 - - 应用于长轴电影MRI图像上的二手和三脚门

科学领域:

• 心血管成像 - 心血管成像
• 人工智能在医学中的应用
• 医学图像分析 医学图像分析

背景情况:

• 心脏MRI为诊断心脏功能障碍提供了关键的门运动参数.
• 准确测量这些参数对于临床评估至关重要.
• 手动分析心脏MRI是耗时的,容易变化.

研究的目的:

• 开发和评估基于人工智能的全自动化系统,用于心脏MRI中的门跟踪.
• 导出关键的门运动参数,包括心房平面位移 (AVPD),速度 (AVPV),中心或三环形平面缩 (MAPSE,TAPSE) 和纵向缩短 (LS).
• 为了评估系统的性能在一个大数据集的2和4室电影系列.

主要方法:

• 利用两个连续的神经网络来定位和跟踪整个心脏周期的地标.
• 一个本地化网络对门环和顶点进行了热图回归.
• 一个注册网络跟踪地标使用变形场来导出运动参数.

主要成果:

• 该系统实现了高精度,AVPD的偏差为1.44 ± 1.32毫米,MAPSE的偏差为2.21 ± 1.81毫米.
• 对5289名患者的分析显示,在双室视图中,平均MAPSE为9.5±3.0毫米,LS为15.9±3.9%.
• 平均TAPSE为13.4 ± 4.7毫米,LS为21.4 ± 6.9%,测量在4室视图中.

结论:

• 这种基于人工智能的系统可靠地,自动地从心脏MRI中提取各种门相关的运动参数.
• 在大量患者队列中证明了多功能性和准确性.
• 该系统具有改善心脏功能障碍诊断的巨大潜力.