論文の概要: A method using deep learning to discover new predictors of CRT response
from mechanical dyssynchrony on gated SPECT MPI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01355v1
- Date: Tue, 1 Jun 2021 15:49:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-05 11:59:52.985896
- Title: A method using deep learning to discover new predictors of CRT response
from mechanical dyssynchrony on gated SPECT MPI
- Title（参考訳）: 深層学習を用いたSPECT MPIを用いた機械的不整脈からのCRT応答の新しい予測因子の探索
- Authors: Zhuo He, Xinwei Zhang, Chen Zhao, Zhiyong Qian, Yao Wang, Xiaofeng
Hou, Jiangang Zou, Weihua Zhou
- Abstract要約: 本研究の目的は、ゲートSPECT MPIの位相解析から新しいLVMDパラメータを抽出することである。
CRT反応は左室収縮容積の低下と定義された。
ベースラインゲートSPECT MPIからオートエンコーダによって抽出された新しいLVMDパラメータは、CRT応答の予測を改善する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.41618722939145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background. Studies have shown that the conventional left ventricular
mechanical dyssynchrony (LVMD) parameters have their own statistical
limitations. The purpose of this study is to extract new LVMD parameters from
the phase analysis of gated SPECT MPI by deep learning to help CRT patient
selection. Methods. One hundred and three patients who underwent rest gated
SPECT MPI were enrolled in this study. CRT response was defined as a decrease
in left ventricular end-systolic volume (LVESV) >= 15% at 6 +- 1 month follow
up. Autoencoder (AE), an unsupervised deep learning method, was trained by the
raw LV systolic phase polar maps to extract new LVMD parameters, called
AE-based LVMD parameters. Correlation analysis was used to explain the
relationships between new parameters with conventional LVMD parameters.
Univariate and multivariate analyses were used to establish a multivariate
model for predicting CRT response. Results. Complete data were obtained in 102
patients, 44.1% of them were classified as CRT responders. AE-based LVMD
parameter was significant in the univariate (OR 1.24, 95% CI 1.07 - 1.44, P =
0.006) and multivariate analyses (OR 1.03, 95% CI 1.01 - 1.06, P = 0.006).
Moreover, it had incremental value over PSD (AUC 0.72 vs. 0.63, LH 8.06, P =
0.005) and PBW (AUC 0.72 vs. 0.64, LH 7.87, P = 0.005), combined with
significant clinic characteristics, including LVEF and gender. Conclusions. The
new LVMD parameters extracted by autoencoder from the baseline gated SPECT MPI
has the potential to improve the prediction of CRT response.
- Abstract（参考訳）: 背景。
従来の左室機械的同期(LVMD)パラメータには独自の統計的制限があることが研究で示されている。
本研究の目的は,CRT患者選択を支援するための深層学習により,ゲートSPECT MPIの位相解析から新しいLVMDパラメータを抽出することである。
方法。
SPECT SPECT MPI を施行した患者は 100 名, 3 名であった。
crt反応は6ヶ月+1カ月後に左室末端収縮容積 (lvesv) >=15%の減少と定義した。
教師なしのディープラーニング手法であるAutoencoder (AE) は、生のLVシストリック位相極写像を用いてトレーニングされ、AEベースのLVMDパラメータと呼ばれる新しいLVMDパラメータを抽出した。
新しいパラメータと従来のLVMDパラメータの関係を説明するために相関解析を用いた。
単変量および多変量解析を用いてCRT応答を予測する多変量モデルを構築した。
結果。
完全なデータは102例で得られ、44.1%はCRT応答薬に分類された。
AE-based LVMD parameters was significant in the univariate (OR 1.24, 95% CI 1.07 - 1.44, P = 0.006) and multivariate analysis (OR 1.03, 95% CI 1.01 - 1.06, P = 0.006)。
さらに, PSD (AUC 0.72 vs. 0.63, LH 8.06, P = 0.005) とPBW (AUC 0.72 vs. 0.64, LH 7.87, P = 0.005) を上回り, LVEF や性差など有意な臨床症状が認められた。
結論。
ベースラインゲートSPECT MPIからオートエンコーダによって抽出された新しいLVMDパラメータは、CRT応答の予測を改善する可能性がある。
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