論文の概要: High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy with Cardiovascular Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12511v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 16:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 15:26:06.898918
• Title: High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy with Cardiovascular Deep Learning
• Title（参考訳）: 心血管深層学習による左室肥大の高スループット表現型化
• Authors: Grant Duffy, Paul P Cheng, Neal Yuan, Bryan He, Alan C. Kwan, Matthew J. Shun-Shin, Kevin M. Alexander, Joseph Ebinger, Matthew P. Lungren, Florian Rader, David H. Liang, Ingela Schnittger, Euan A. Ashley, James Y. Zou, Jignesh Patel, Ronald Witteles, Susan Cheng, David Ouyang
• Abstract要約: 左室肥大 (LVH) は, 全身性および心血管性疾患による慢性のリモデリングの結果である。 LVHの早期検出と特徴付けは、患者のケアに大きな影響を及ぼす。 本研究では,ヒトの心室肥大を自動的に高精度に定量化する深層学習ワークフローであるEchoNet-LVHを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.896077463926343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Left ventricular hypertrophy (LVH) results from chronic remodeling caused by a broad range of systemic and cardiovascular disease including hypertension, aortic stenosis, hypertrophic cardiomyopathy, and cardiac amyloidosis. Early detection and characterization of LVH can significantly impact patient care but is limited by under-recognition of hypertrophy, measurement error and variability, and difficulty differentiating etiologies of LVH. To overcome this challenge, we present EchoNet-LVH - a deep learning workflow that automatically quantifies ventricular hypertrophy with precision equal to human experts and predicts etiology of LVH. Trained on 28,201 echocardiogram videos, our model accurately measures intraventricular wall thickness (mean absolute error [MAE] 1.4mm, 95% CI 1.2-1.5mm), left ventricular diameter (MAE 2.4mm, 95% CI 2.2-2.6mm), and posterior wall thickness (MAE 1.2mm, 95% CI 1.1-1.3mm) and classifies cardiac amyloidosis (area under the curve of 0.83) and hypertrophic cardiomyopathy (AUC 0.98) from other etiologies of LVH. In external datasets from independent domestic and international healthcare systems, EchoNet-LVH accurately quantified ventricular parameters (R2 of 0.96 and 0.90 respectively) and detected cardiac amyloidosis (AUC 0.79) and hypertrophic cardiomyopathy (AUC 0.89) on the domestic external validation site. Leveraging measurements across multiple heart beats, our model can more accurately identify subtle changes in LV geometry and its causal etiologies. Compared to human experts, EchoNet-LVH is fully automated, allowing for reproducible, precise measurements, and lays the foundation for precision diagnosis of cardiac hypertrophy. As a resource to promote further innovation, we also make publicly available a large dataset of 23,212 annotated echocardiogram videos.
• Abstract（参考訳）: 左室肥大 (LVH) は、高血圧、大動脈狭窄症、肥大型心筋症、心アミロイドーシスなど、幅広い全身・心血管疾患による慢性リモデリングによるものである。 LVHの早期検出と評価は、患者のケアに大きな影響を及ぼすが、肥大の低認識、測定誤差と変動性、LVHの差別化の難しさによって制限される。 この課題を克服するために、人間の専門家に匹敵する精度で心室肥大を自動的に定量化し、LVHのエチオロジーを予測するディープラーニングワークフローであるEchoNet-LVHを提案する。 28,201心エコービデオを用いて心内膜厚(平均絶対誤差[MAE]1.4mm,95%CI1.2-1.5mm),左室径(MAE 2.4mm,95%CI 2.2-2.6mm),後壁厚(MAE 1.2mm,95%CI 1.1-1.3mm)を正確に測定し,心アミロイドーシスと肥大型心筋症(AUC 0.98)をLVHの他の病因から分類した。 内外の医療システムからの外部データセットでは、EchoNet-LVHは心室パラメータ(それぞれ0.96と0.90)を正確に定量し、心アミロイドーシス(AUC 0.79)と肥大型心筋症(AUC 0.89)を検出した。 複数の心拍数を測定することで、LV形状の微妙な変化とその因果関係をより正確に識別することができる。 人間の専門家と比較して、EchoNet-LVHは完全に自動化されており、再現可能で正確な測定が可能であり、心臓肥大の正確な診断の基礎となっている。 さらなるイノベーションを促進するためのリソースとして,23,212の注釈付き心エコービデオの大規模なデータセットを公開しています。

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