論文の概要: An AI tool for automated analysis of large-scale unstructured clinical cine CMR databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08137v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 20:32:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 18:39:01.321949
• Title: An AI tool for automated analysis of large-scale unstructured clinical cine CMR databases
• Title（参考訳）: 大規模非構造化シネCMRデータベースの自動解析のためのAIツール
• Authors: Jorge Mariscal-Harana (1), Clint Asher (1,2), Vittoria Vergani (1), Maleeha Rizvi (1,2), Louise Keehn (3), Raymond J. Kim (4), Robert M. Judd (4), Steffen E. Petersen (5,6,7,8), Reza Razavi (1,2), Andrew King (1), Bram Ruijsink (1,2,9), Esther Puyol-Ant\'on (1) ((1) School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK, (2) Department of Adult and Paediatric Cardiology, Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust, London, UK, (3) Department of Clinical Pharmacology, King's College London British Heart Foundation Centre, St Thomas' Hospital, London, UK, (4) Division of Cardiology, Department of Medicine, Duke University, Durham, North Carolina, USA, (5) National Institute for Health Research (NIHR) Barts Biomedical Research Centre, William Harvey Research Institute, Queen Mary University London, London, UK, (6) Barts Heart Centre, St Bartholomew's Hospital, Barts Health NHS Trust, London, UK, (7) Health Data Research UK, London, UK, (8) Alan Turing Institute, London, UK, (9) Department of Cardiology, Heart and Lung Division, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands)
• Abstract要約: 大規模臨床データベースにおけるSAX cine CMRからの心臓機能の自動定量化のための堅牢なAIツールの開発と評価を行った。 提案ツールは、画像前処理ステップと、大規模マルチドメインCMRデータセットと品質管理ステップに基づいてトレーニングされた、ドメイン汎用AIアルゴリズムを組み合わせる。 これにより、大規模なマルチセントレデータベースの完全自動処理に使用するためのツールの翻訳が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) techniques have been proposed for automating analysis of short axis (SAX) cine cardiac magnetic resonance (CMR), but no CMR analysis tool exists to automatically analyse large (unstructured) clinical CMR datasets. We develop and validate a robust AI tool for start-to-end automatic quantification of cardiac function from SAX cine CMR in large clinical databases. Our pipeline for processing and analysing CMR databases includes automated steps to identify the correct data, robust image pre-processing, an AI algorithm for biventricular segmentation of SAX CMR and estimation of functional biomarkers, and automated post-analysis quality control to detect and correct errors. The segmentation algorithm was trained on 2793 CMR scans from two NHS hospitals and validated on additional cases from this dataset (n=414) and five external datasets (n=6888), including scans of patients with a range of diseases acquired at 12 different centres using CMR scanners from all major vendors. Median absolute errors in cardiac biomarkers were within the range of inter-observer variability: <8.4mL (left ventricle volume), <9.2mL (right ventricle volume), <13.3g (left ventricular mass), and <5.9% (ejection fraction) across all datasets. Stratification of cases according to phenotypes of cardiac disease and scanner vendors showed good performance across all groups. We show that our proposed tool, which combines image pre-processing steps, a domain-generalisable AI algorithm trained on a large-scale multi-domain CMR dataset and quality control steps, allows robust analysis of (clinical or research) databases from multiple centres, vendors, and cardiac diseases. This enables translation of our tool for use in fully-automated processing of large multi-centre databases.
• Abstract（参考訳）: 短軸(SAX)シン心磁気共鳴(CMR)の解析を自動化する人工知能(AI)技術が提案されているが、大規模な(非構造的な)臨床CMRデータセットを自動的に解析するためのCMR解析ツールは存在しない。 大規模臨床データベースにおけるSAX cine CMRからの心臓機能の自動定量化のための堅牢なAIツールの開発と評価を行った。 我々のCMRデータベースの処理と解析のためのパイプラインには、正しいデータを特定する自動ステップ、堅牢な画像前処理、SAX CMRの二心室分割のためのAIアルゴリズム、機能的バイオマーカーの推定、エラーの検出と修正のための自動分析品質制御が含まれる。 このセグメンテーションアルゴリズムは、2つのNHS病院の2793のCMRスキャンに基づいてトレーニングされ、このデータセット(n=414)と5つの外部データセット(n=6888)から追加のケースで検証された。 心臓バイオマーカーの絶対誤差は、全データセットにわたる<8.4mL(左心室容積),<9.2mL(右心室容積),<13.3g(左心室容積),<5.9%(エジェクション分画)の範囲内であった。 心疾患およびスキャナーベンダーの表現型による症例の階層化は全群で良好であった。 大規模マルチドメインcmrデータセットでトレーニングされた汎用型aiアルゴリズムであるイメージ前処理ステップと品質制御ステップを組み合わせることにより,複数のセンター,ベンダ,心臓病のデータベース(臨床ないし研究)を堅牢に分析できることを示す。 これにより,大規模マルチ中心データベースの完全自動処理に使用するツールの翻訳が可能となる。

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