基于深度学习的软件的验证,用于在心脏磁共振成像中自动分析T2映射

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:

• 对于心脏MRI中自动T2测量的深度学习 (DL) 的可靠性尚未得到充分证实.
• 之前的研究没有研究多机构T2地图数据集上的DL性能.
• 3.0-特斯拉 (T) 心磁共振成像 (MRI) 越来越多地用于心肌评估.

研究的目的:

• 评估基于DL的软件的诊断性能,用于T2地图上的自动T2测量.
• 在多个机构中评估基于DL的自动T2值从3.0-T心脏MRI的可靠性.
• 为了比较基于DL的T2测量与手动分析进行细分和值量化.

主要方法:

• 从两个中心回顾录取了83名受试者 (42名健康者,41名心肌炎患者).
• 商用DL软件的验证,用于对左心室肌肉进行细分,并在T2地图上测量T2值.
• 将DL衍生T2值与手动参考值进行比较,并使用Dice相似系数评估细分精度.

主要成果:

• DL软件在心肌细分方面实现了0.844的Dice平均相似系数.
• 自动化T2测量在每段分析 (45.35毫秒与44.32毫秒) 中与手动参考值不逊色.
• 该DL软件在检测T2值升高方面表现良好 (灵敏度:83.6-92.8%;特异性:82.5-92.0%;精度:82.7-92.2%).

结论:

• 基于DL的软件用于自动化T2地图分析,与手动分析相比,提供非劣质测量.
• 该软件在识别高T2值的心肌段方面表现良好.
• 使用DL的自动T2映射是心脏MRI评估的可靠工具.