使用在线学习神经网络使用3D电影MRI估计的左心房位移和菌株的高分辨率地图

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
• 心脏机械学 心脏机械学

背景情况:

• 左心房 (LA) 功能对于心脏健康和理解心房动等疾病至关重要.
• 电影MRI提供LA运动和变形的详细3D特征,但缺乏足够的分析工具.
• 目前用于评估LA功能的方法在范围和细节上是有限的.

研究的目的:

• 介绍阿拉丁 (使用在线学习神经网络分析左心房位移和变形),这是一种用于3DLA功能分析的新工具.
• 关于阿拉丁在描述全球和区域3D LA功能方面的技术可行性研究.
• 建立一个来自健康志愿者的LA功能生物标志物的地图.

主要方法:

• 在Aladdin.com内开发在线细分和图像注册网络.
• 为LA实施专门的应变计算管道.
• 从健康志愿者和心血管疾病 (CVD) 患者的Cine MRI数据创建LA移位矢量场 (DVF) 大小和主要菌株地图.

主要成果:

• 在整个心脏周期中,阿拉丁精确地跟踪LA壁的运动和变形.
• 来自阿拉丁的全球LA功能标志物与2D Cine MRI估计结果相对应得很好.
• 与心血管疾病患者相比,健康个体表现出更明显的活跃收缩阶段,这些患者的整体LA功能下降.
• 阿拉丁在LA变形中发现了区域异常,可能表明焦点病理.

结论:

• 阿拉丁提供了一种全面的,非侵入性的方法来表征3D LA函数.
• 该工具展示了识别心房病理生理学的微妙区域功能变化的潜力.
• 预计阿拉丁在影响左心房的心血管疾病的评估和管理中将具有重要的临床应用.