基于深度学习的1.5T心脏磁共振Cine序列在肥厚型心肌病和扩张型心肌病患者左心室功能评估中的应用

郭家鋆; 鲁鸿飞; 余佳琦; 吴东; 曾蒙苏; 金航

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目的:探讨一种基于深度学习的1.5T心脏磁共振Cine序列自动量化不同心肌病左心室功能的性能.方法:回顾性分析2014年3月至2019年11月393例心脏MRI受检者的相关临床资料.对肥厚型心肌病(HCM)患者(HCM组,n=125)、扩张型心肌病(DCM)患者(DCM组,n=133)和健康个体(对照组,n=135)的左心室功能,分别通过手动和自动测量进行评估.手动分析由2位经验丰富的医师完成;自动分析后,从左心室分割精度和左心室功能参数准确性两方面对卷积神经网络(CNN)的性能进行评价.采用Pearson相关分析、Bland-Altman分析和受试者工作特征曲线(ROC),评价手动与自动方法诊断HCM和DCM的相关性与一致性.结果:CNN评估左心室功能时,在HCM组中与手动分析的一致性最好,对照组次之,在DCM中表现最差.HCM组左心室功能4个参数的自动分析与手动分析结果具有较高的相关性(P＜0.01);DCM组所有参数自动与手动分析的相关性均弱于HCM,特别是射血分数和每搏输出量.ROC曲线分析表明,自动分割算出的射血分数对DCM、HCM的诊断灵敏度分别为92.31％和78.05％,特异度分别为82.96％和54.07％.结论:在不同心肌疾病中,基于CNN的心功能分析性能可能不同,在HCM中表现优于DCM,但对DCM的诊断价值优于HCM.

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来源
《中国临床医学》 |2021年第4期|675-681|共7页
作者
郭家鋆; 鲁鸿飞; 余佳琦; 吴东; 曾蒙苏; 金航;
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作者单位

上海市影像医学研究所上海200032;

复旦大学附属中山医院放射科上海200032;

复旦大学附属中山医院放射科上海200032;

复旦大学附属中山医院放射科上海200032;

上海市影像医学研究所上海200032;

复旦大学附属中山医院放射科上海200032;

上海市影像医学研究所上海200032;

复旦大学附属中山医院放射科上海200032;

上海市影像医学研究所上海200032;

复旦大学附属中山医院放射科上海200032;

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正文语种 chi
中图分类心肌疾病;
关键词
心血管磁共振; 卷积神经网络; 扩张型心肌病; 肥厚型心肌病; 人工智能; 深度学习;

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