論文の概要: FReSCO: Flow Reconstruction and Segmentation for low latency Cardiac
Output monitoring using deep artifact suppression and segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13729v1
- Date: Fri, 25 Mar 2022 16:02:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-28 14:21:35.944683
- Title: FReSCO: Flow Reconstruction and Segmentation for low latency Cardiac
Output monitoring using deep artifact suppression and segmentation
- Title（参考訳）: FReSCO: ディープアーティファクト抑圧とセグメンテーションを用いた低遅延心出力モニタリングのためのフロー再構成とセグメンテーション
- Authors: Olivier Jaubert, Javier Montalt-Tordera, James Brown, Daniel Knight,
Simon Arridge, Jennifer Steeden and Vivek Muthurangu
- Abstract要約: 心臓出力(CO)のリアルタイムモニタリングには低遅延再構成とリアルタイム位相コントラストMR(PCMR)のセグメンテーションが必要である
我々は「低遅延心出力モニタリングのためのフロー再構成とセグメンテーション」のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Real-time monitoring of cardiac output (CO) requires low latency
reconstruction and segmentation of real-time phase contrast MR (PCMR), which
has previously been difficult to perform. Here we propose a deep learning
framework for 'Flow Reconstruction and Segmentation for low latency Cardiac
Output monitoring' (FReSCO).
Methods: Deep artifact suppression and segmentation U-Nets were independently
trained. Breath hold spiral PCMR data (n=516) was synthetically undersampled
using a variable density spiral sampling pattern and gridded to create aliased
data for training of the artifact suppression U-net. A subset of the data
(n=96) was segmented and used to train the segmentation U-net. Real-time spiral
PCMR was prospectively acquired and then reconstructed and segmented using the
trained models (FReSCO) at low latency at the scanner in 10 healthy subjects
during rest, exercise and recovery periods. CO obtained via FReSCO was compared
to a reference rest CO and rest and exercise Compressed Sensing (CS) CO.
Results: FReSCO was demonstrated prospectively at the scanner. Beat-to-beat
heartrate, stroke volume and CO could be visualized with a mean latency of
622ms. No significant differences were noted when compared to reference at rest
(Bias = -0.21+-0.50 L/min, p=0.246) or CS at peak exercise (Bias=0.12+-0.48
L/min, p=0.458).
Conclusion: FReSCO was successfully demonstrated for real-time monitoring of
CO during exercise and could provide a convenient tool for assessment of the
hemodynamic response to a range of stressors.
- Abstract（参考訳）: 目的: 心臓出力(CO)のリアルタイムモニタリングには, 従来実行が困難であったリアルタイム位相コントラストMR(PCMR)の低遅延再構成とセグメント化が必要である。
本稿では「低遅延心出力モニタリングのためのフロー再構成とセグメンテーション」のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
方法: ディープアーティファクト抑圧とセグメンテーションu-netは独立に訓練された。
ブレスホールドスパイラルPCMRデータ(n=516)を可変密度スパイラルサンプリングパターンを用いて合成アンサンプし,アーティファクト抑制U-netのトレーニング用エイリアスデータを生成する。
データのサブセット(n=96)がセグメント化され、セグメント化U-netのトレーニングに使用された。
安静時,運動時,回復期の健常者10名を対象に,トレーニングしたモデル(FReSCO)を低遅延でリアルタイムスパイラルPCMRを前向きに取得し,再構成し,セグメンテーションした。
FReSCOを用いて得られたCOを基準安息COと比較し,CS(Compressed Sensing)COをエクササイズした。
結果: FReSCOは前向きにスキャナーで実証された。
心拍数、脳卒中量、coは平均レイテンシ622msで可視化できる。
安静時の基準 (Bias = -0.21+-0.50 L/min, p=0.246) やピーク時のCS (Bias=0.12+-0.48 L/min, p=0.458) に有意差はなかった。
結語:FReSCOは運動中のCOのリアルタイムモニタリングに成功し,各種ストレスに対する血行動態の評価に有用なツールとなった。
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