論文の概要: A new method using deep learning to predict the response to cardiac resynchronization therapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02475v1
• Date: Thu, 4 May 2023 00:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 17:25:49.489818
• Title: A new method using deep learning to predict the response to cardiac resynchronization therapy
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた心臓再同期療法の反応予測法
• Authors: Kristoffer Larsena, Zhuo He, Chen Zhao, Xinwei Zhang, Quiying Sha, Claudio T Mesquitad, Diana Paeze, Ernest V. Garciaf, Jiangang Zou, Amalia Peix, Weihua Zhou
• Abstract要約: 本研究の目的は、臨床変数、心電図(ECG)の特徴、および心機能の評価から得られるパラメータと、ゲートSPECT MPIの極地図を組み合わせることである。 DLモデルは、事前訓練されたVGG16モジュールと多層パーセプトロンを組み合わせることで構築された。 DLモデルは平均AUC(0.83)、精度(0.73)、感度(0.76)、特異性(0.69)がMLモデルとガイドライン基準を上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.220522498181878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background. Clinical parameters measured from gated single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging (SPECT MPI) have value in predicting cardiac resynchronization therapy (CRT) patient outcomes, but still show limitations. The purpose of this study is to combine clinical variables, features from electrocardiogram (ECG), and parameters from assessment of cardiac function with polarmaps from gated SPECT MPI through deep learning (DL) to predict CRT response. Methods. 218 patients who underwent rest gated SPECT MPI were enrolled in this study. CRT response was defined as an increase in left ventricular ejection fraction (LVEF) > 5% at a 6-month follow up. A DL model was constructed by combining a pre-trained VGG16 module and a multilayer perceptron. Two modalities of data were input to the model: polarmap images from SPECT MPI and tabular data from clinical features and ECG parameters. Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) was applied to the VGG16 module to provide explainability for the polarmaps. For comparison, four machine learning (ML) models were trained using only the tabular features. Results. Modeling was performed on 218 patients who underwent CRT implantation with a response rate of 55.5% (n = 121). The DL model demonstrated average AUC (0.83), accuracy (0.73), sensitivity (0.76), and specificity (0.69) surpassing the ML models and guideline criteria. Guideline recommendations presented accuracy (0.53), sensitivity (0.75), and specificity (0.26). Conclusions. The DL model outperformed the ML models, showcasing the additional predictive benefit of utilizing SPECT MPI polarmaps. Incorporating additional patient data directly in the form of medical imagery can improve CRT response prediction.
• Abstract（参考訳）: 背景。 ゲート型単光子ct心筋灌流画像(spect mpi)から測定した臨床パラメータは、心臓再同期療法(crt)患者の予後予測に有用であるが、まだ限界がある。 本研究の目的は,臨床変数,心電図(ECG)の特徴,および心機能評価からCRT応答を予測するための深層学習(DL)を通して,ゲートSPECT MPIの極マップを抽出することである。 メソッド。 SPECT SPECT MPI を施行した218例について検討した。 crt反応は6ヶ月の追跡で左室射出率 (lvef) が5%以上増加したと定義した。 VGG16モジュールと多層パーセプトロンを組み合わせたDLモデルを構築した。 SPECT MPIの極地図画像と臨床像と心電図パラメータの2つのデータモダリティをモデルに入力した。 勾配重み付きクラスアクティベーションマッピング(Grad-CAM)をVGG16モジュールに適用し、極性マップの説明可能性を提供した。 比較のために、4つの機械学習(ML)モデルが表の特徴のみを用いて訓練された。 結果だ 5.5% (n = 121) の反応率でcrt移植を行った218例に対してモデリングを行った。 dlモデルでは平均auc (0.83), 精度 (0.73), 感度 (0.76), 特異度 (0.69) がmlモデルとガイドライン基準を上回った。 ガイドラインでは精度(0.53)、感度(0.75)、特異性(0.26)が示された。 結論だ DLモデルはMLモデルよりも優れており、SPECT MPI極マップの利用によるさらなる予測上の利点を示している。 医療画像の形で追加の患者データを直接組み込むことで、CRT応答予測を改善することができる。

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