自动化血管内超声波图像处理和冠状动脉异常的量化:AIVUS-CAA软件
Anselm W Stark1, Pooya Mohammadi Kazaj1, Sebastian Balzer2
1Department of Cardiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Switzerland; Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences, University of Bern, Bern, Switzerland.
这项研究介绍了AIVUS-CAA,这是一个零/低代码软件,用于在冠状动脉异常 (CAA) 中自动分析血管内超声波 (IVUS) 图像. 该工具准确地细分光线轮,并识别心脏相位,提高临床评估的效率和精度.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 冠状动脉异常 (CAA) 随着室内病程的发展,可能导致缺血和心脏突然死亡的风险.
- 血管内超声波 (IVUS) 对于评估CAA患者的冠状动力学至关重要.
- 目前的IVUS分析因独特的几何变化而复杂,导致耗时和不一致的评估.
研究的目的:
- 开发和验证一个零/低代码的软件解决方案,用于自动化流体细分和心脏相位识别在IVUS图像的CAA.
- 解决目前IVUS分析的局限性,包括复杂性和时间要求.
主要方法:
- 一个深度学习 (DL) 模型在9,418个IVUS上进行了自动光线分割的训练,在691个上进行了验证,并在76名右CAA患者的632个上进行了测试.
- 结合基于图像和轮的方法的双门方法被用于静缩和静缩框架提取.
- 该软件具有用于手动校正的图形用户界面,使用流程循环进行验证,并通过类内相关系数 (ICC) 评估准确性.
主要成果:
- DL模型在测试组中获得了高性能,平均子得分为0.91,灵敏度为0.95,特异性为1.00.
- 对于休息和应力条件,ICC测量灯光面积的值为1.00,表明完全一致.
- 门模块在识别心压和心压框架 (ICC = 1.00) 方面表现出极好的可重复性.
结论:
- AIVUS-CAA提供了一种可靠和自动化的工具,用于对CAA患者进行精确的IVUS分析.
- 该软件增强了冠状动脉血管几何学的评估,并简化了休息和压力条件的临床工作流程.
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