美国心脏协会的定性图案,用人工智能预测晚期加多增强与死亡率和心室心律失常
Ebraham Alskaf1, Cian M Scannell1,2, Avan Suinesiaputra1
1School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King's College London, London, UK.
概括
人工智能 (AI) 可以分析心脏磁共振 (CMR) 成像晚期加多增强 (LGE) 以预测患者死亡率和心室失常. 这种人工智能驱动的方法为冠状动脉疾病 (CAD) 患者的风险分层提供了一种强大的新方法.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 晚期加多增强 (LGE) 在心磁共振 (CMR) 成像中已经建立了预后价值.
- 在LGE图像像像素和患者的结果之间的直接联系还没有完全理解.
- 人工智能 (AI) 可以通过分析定性LGE图像来阐明这种关系.
研究的目的:
- 调查LGE在CMR中的预后价值.
- 根据美国心脏协会 (AHA) 的指南,利用人工智能分析LGE图像.
- 建立图像像素和患者结果之间的关系.
主要方法:
- 用LGE成像对2,740个CMR病例进行了回顾性分析.
- 训练一个多标签卷积神经网络 (CNN) 来预测AHA段.
- 开发一种混合神经网络 (HNN),将图像和临床数据结合起来,以预测死亡率和心室节律失常.
主要成果:
- 死亡率HNN实现了77%的AUC来预测死亡率.
- 室内节律不良HNN达到75%的AUC预测室内节律不良.
- 人工智能在生成定性AHA LGE地图方面展示了可行性.
结论:
- 在CMR中对LGE的AI驱动分析是可行的.
- 混合神经网络在怀疑冠状动脉疾病 (CAD) 的患者中显示出风险分层的前景.
- 这种方法提供了一种强大的新方法来预测不良心血管事件.
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