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Radiology：三维深卷积神经网络使HCM心肌瘢痕自动定量成为可能
2021-05-14 23:53:42 来源：作者：评论：0 点击：

关键字：三维深卷积神经网络
肥厚性心肌病(HCM)是最常见的遗传性心肌病，是年轻人和运动员心源性猝死的主要原因。心脏MRI的定量晚期钆增强(LGE)是预测HCM患者预后的重要影像学手段。大量研究表明LGE的存在与长期预后相关，LGE在HCM中的定量价值也在多项研究中证明。在HCM患者的临床护理中，稳定且可重复的疤痕量化可以显着提高LGE体积作为预后成像标记的应用。然而，目前临床上定量LGE瘢痕依赖于繁琐和耗时的二维(2D)图像手工分析来识别LGE的区域。此外，读取器、心脏MRI中心和分析核心实验室之间的差异降低了瘢痕定量的可重复性，并阻碍了其临床应用。
近日，发表在Radiology杂志的一项研究开发并验证了一种基于三维(3D)卷积神经网络的HCM患者LGE瘢痕自动定量方法，为临床便捷、快速的自动量化LGE瘢痕提供了技术支持。
本研究回顾性评估了2001年11月至2011年11月在多中心(n = 7)和多厂商(n = 3) HCM研究中获得的LGE MRI数据。采用基于U-Net架构的深度3D CNN对LGE疤痕进行量化。独立的CNN训练和测试数据集保持4:1的比例。使用Dice相似系数(DSC)、Pearson相关性和Bland-Altman分析，在核心实验室设置下，通过人工疤痕量化评估了每个中心和每个供应商的3D CNN性能。此外，还比较了3D CNN和2D CNN的性能。
本研究包括1073例HCM患者(733名男性;平均年龄49岁±17岁(标准差))。基于CNN的3D量化速度快(0.15秒/张)，与人工瘢痕体积量化(r = 0.88, P < .001)和疤痕体积与左室心肌总容积(%LGE)的比值(r = 0.91, P < .001)具有良好的相关性。基于CNN的3D量化与人工定量疤痕体积(r = 0.82-0.99, P < .001)和%LGE (r = 0.90-0.97, P < .001)具有强相关性。在识别大瘢痕负担患者(>15%)上，3D CNN的准确率为98%(202/207)(95%置信区间[CI]: 95%，99%)。与3D CNN相比，2D CNN低估了瘢痕体积(r = 0.85, P < .001)和%LGE (r = 0.83, P < .001)。不同厂商3D CNN分割的DSC具有可比性(P = .07)，且高于2D CNN (DSC, 0.54±0.26 vs 0.48±0.29;P = .02)。

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