論文の概要: A deep learning approach to using wearable seismocardiography (SCG) for diagnosing aortic valve stenosis and predicting aortic hemodynamics obtained by 4D flow MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02130v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 16:18:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 13:52:32.935499
• Title: A deep learning approach to using wearable seismocardiography (SCG) for diagnosing aortic valve stenosis and predicting aortic hemodynamics obtained by 4D flow MRI
• Title（参考訳）: 大動脈弁狭窄の診断と4次元フローmriによる大動脈血行動態の予測のためのウェアラブルサーモカルジグラフィ(scg)を用いた深部学習
• Authors: Mahmoud E. Khani, Ethan M. I. Johnson, Aparna Sodhi, Joshua Robinson, Cynthia K. Rigsby, Bradly D. Allen, Michael Markl
• Abstract要約: ウェアラブル心電図(SCG)を用いた4次元血流MRIによる大動脈血流計測値の予測におけるディープラーニングの利用について検討した。 深層学習とSCGを用いて得られたVmax値は, 4次元フローMRIで得られたVmax値とよく一致した。 このことから,4次元フローMRI検査の補助具として,大動脈弁疾患のスクリーニング具として,低コストのウェアラブルエレクトロニクスを用いたSCGが用いられる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6739050829208395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explored the use of deep learning for the prediction of aortic flow metrics obtained using 4D flow MRI using wearable seismocardiography (SCG) devices. 4D flow MRI provides a comprehensive assessment of cardiovascular hemodynamics, but it is costly and time-consuming. We hypothesized that deep learning could be used to identify pathological changes in blood flow, such as elevated peak systolic velocity Vmax in patients with heart valve diseases, from SCG signals. We also investigated the ability of this deep learning technique to differentiate between patients diagnosed with aortic valve stenosis (AS), non-AS patients with a bicuspid aortic valve (BAV), non-AS patients with a mechanical aortic valve (MAV), and healthy subjects with a normal tricuspid aortic valve (TAV). In a study of 77 subjects who underwent same-day 4D flow MRI and SCG, we found that the Vmax values obtained using deep learning and SCGs were in good agreement with those obtained by 4D flow MRI. Additionally, subjects with TAV, BAV, MAV, and AS could be classified with ROC-AUC values of 92%, 95%, 81%, and 83%, respectively. This suggests that SCG obtained using low-cost wearable electronics may be used as a supplement to 4D flow MRI exams or as a screening tool for aortic valve disease.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,4次元流mriを用いた大動脈血流計測の予測に,ウェアラブルseismocardiography (scg) 装置を用いたディープラーニングを用いた方法を検討した。 4D Flow MRIは、循環動態を総合的に評価するが、高価で時間を要する。 深層学習は,SCG信号から心弁疾患患者において,ピーク収縮速度Vmaxの上昇などの血流の病理学的変化を明らかにするのに有用であると考えられた。 また,大動脈弁狭窄症 (AS) と診断された非AS患者 (BAV) , 機械的大動脈弁 (MAV) を有する非AS患者 (MAV) , 正常三尖弁 (TAV) を有する健常者 (TAV) の鑑別について検討した。 同日4DフローMRIとSCGを施行した77名の被験者を対象に,ディープラーニングとSCGを用いて得られたVmax値は,4DフローMRIで得られたVmax値とよく一致していた。 さらに, tav, bav, mav, asの被験者はそれぞれ92%, 95%, 81%, 83%のroc-auc値で分類した。 このことから,4次元フローMRI検査の補助具として,大動脈弁疾患のスクリーニング具として,低コストのウェアラブルエレクトロニクスを用いたSCGが用いられる可能性が示唆された。

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