論文の概要: Tensor-based Multimodal Learning for Prediction of Pulmonary Arterial Wedge Pressure from Cardiac MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07540v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 00:05:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 16:52:02.484998
• Title: Tensor-based Multimodal Learning for Prediction of Pulmonary Arterial Wedge Pressure from Cardiac MRI
• Title（参考訳）: 心MRIによる肺動脈圧予測のためのテンソルベースマルチモーダル学習
• Authors: Prasun C. Tripathi, Mohammod N. I. Suvon, Lawrence Schobs, Shuo Zhou, Samer Alabed, Andrew J. Swift, Haiping Lu
• Abstract要約: 心不全は重篤で生命を脅かす状態であり、左心室の圧力を上昇させる可能性がある。 PAWPは左室の高圧を示す重要な代理マーカーである。 非侵襲的な方法は、人口の多い高リスク患者を迅速に同定するのに有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.293150160369388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heart failure is a serious and life-threatening condition that can lead to elevated pressure in the left ventricle. Pulmonary Arterial Wedge Pressure (PAWP) is an important surrogate marker indicating high pressure in the left ventricle. PAWP is determined by Right Heart Catheterization (RHC) but it is an invasive procedure. A non-invasive method is useful in quickly identifying high-risk patients from a large population. In this work, we develop a tensor learning-based pipeline for identifying PAWP from multimodal cardiac Magnetic Resonance Imaging (MRI). This pipeline extracts spatial and temporal features from high-dimensional scans. For quality control, we incorporate an epistemic uncertainty-based binning strategy to identify poor-quality training samples. To improve the performance, we learn complementary information by integrating features from multimodal data: cardiac MRI with short-axis and four-chamber views, and Electronic Health Records. The experimental analysis on a large cohort of $1346$ subjects who underwent the RHC procedure for PAWP estimation indicates that the proposed pipeline has a diagnostic value and can produce promising performance with significant improvement over the baseline in clinical practice (i.e., $\Delta$AUC $=0.10$, $\Delta$Accuracy $=0.06$, and $\Delta$MCC $=0.39$). The decision curve analysis further confirms the clinical utility of our method.
• Abstract（参考訳）: 心不全は重症で生命を脅かす状態であり、左室の圧力上昇につながる可能性がある。 肺動脈枝圧(PAWP)は左室の高圧を示す重要な代理マーカーである。 PAWPは右心臓カテーテル化(RHC)によって決定されるが、侵襲的な処置である。 非侵襲的な方法は、人口の多い高リスク患者を迅速に同定するのに有用である。 本研究では,マルチモーダル心磁共鳴画像(MRI)からPAWPを同定するテンソル学習ベースのパイプラインを開発する。 このパイプラインは高次元スキャンから空間的特徴と時間的特徴を抽出する。 品質管理には,病的不確実性に基づくビンニング戦略を取り入れ,質の悪いトレーニングサンプルを同定する。 本研究は,複数モーダルデータから,短軸・4軸の心MRI,電子健康記録などの特徴を統合することで,相補的情報を学習する。 PAWP推定のためのRHC手順を施行した1346ドルの被験者の大規模なコホートに関する実験的分析では、提案されたパイプラインは診断値があり、臨床実践におけるベースラインよりも大幅に改善された有望な性能が得られる($\Delta$AUC $=0.10$、$\Delta$Accuracy $=0.06$、$\Delta$MCC $=0.39$)。 判定曲線解析により,本手法の臨床的有用性をさらに確認する。

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