論文の概要: Detection of Fibrosis in Cine Magnetic Resonance Images Using Artificial Intelligence Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01745v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 14:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-12 18:36:42.981882
• Title: Detection of Fibrosis in Cine Magnetic Resonance Images Using Artificial Intelligence Techniques
• Title（参考訳）: 人工知能を用いたシネmri画像中の線維化の検出
• Authors: Ariel. H. Curiale, Facundo Cabrera, Pablo Jimenez, Jorgelina Medus, Germ\'An Mato, Mat\'Ias E. Calandrelli
• Abstract要約: 本研究の目的は, 心臓磁気共鳴(CMR)画像における線維化を同定する新しい人工知能手法を仮定することであった。 コンボリューションニューラルネットワークを用いてCMR画像中の心筋のテクスチャを解析し、局所的な心筋組織損傷を判定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Artificial intelligence techniques have demonstrated great potential in cardiology, especially to detect imperceptible patterns for the human eye. In this sense, these techniques seem to be adequate to identify patterns in the myocardial texture which could lead to characterize and quantify fibrosis. Purpose: The aim of this study was to postulate a new artificial intelligence method to identify fibrosis in cine cardiac magnetic resonance (CMR) imaging. Methods: A retrospective observational study was carried out in a population of 75 subjects from a clinical center of San Carlos de Bariloche. The proposed method analyzes the myocardial texture in cine CMR images using a convolutional neural network to determine local myocardial tissue damage. Results: An accuracy of 89% for quantifying local tissue damage was observed for the validation data set and 70% for the test set. In addition, the qualitative analysis showed a high spatial correlation in lesion location. Conclusions: The postulated method enables to spatially identify fibrosis using only the information from cine nuclear magnetic resonance studies, demonstrating the potential of this technique to quantify myocardial viability in the future or to study the lesions etiology
• Abstract（参考訳）: 背景: 人工知能技術は、特に人間の目の知覚できないパターンを検出するために、心臓学において大きな可能性を証明している。 この意味では、これらの技術は、線維化の特性と定量化につながる可能性がある心筋のテクスチャのパターンを特定するのに適していると思われる。 目的: 本研究の目的は, 心臓磁気共鳴(CMR)画像における線維化を同定する新しい人工知能手法を仮定することであった。 方法: サン・カルロス・デ・バリロシュの臨床センターから75名の被験者を対象に振り返り観察を行った。 コンボリューションニューラルネットワークを用いてCMR画像中の心筋のテクスチャを分析し,局所的な心筋組織損傷を判定する。 結果: 検証データセットでは局所組織損傷の定量化に89%, 検査データセットでは70%の精度が得られた。 また, 定性的解析では病変部位の空間的相関が高かった。 結論:ポピュレーション法では,シネ核磁気共鳴法による情報のみを用いて線維化を空間的に同定し,将来性心筋の生存率の定量化や病変の病因研究の可能性を示す。

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