論文の概要: Deep Learning for Automatic Strain Quantification in Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14448v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 12:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 15:11:43.901519
• Title: Deep Learning for Automatic Strain Quantification in Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy
• Title（参考訳）: 不整脈性右室心筋症における自動ひずみ定量のための深層学習
• Authors: Laura Alvarez-Florez, J\"org Sander, Mimount Bourfiss, Fleur V. Y. Tjong, Birgitta K. Velthuis and Ivana I\v{s}gum
• Abstract要約: CMRIによる心臓運動の定量化は、不整脈性右室心筋症(ARVC)診断の不可欠な部分である。 Inlicit Neural Representations (INR) とディープラーニングを用いた心臓運動自動評価法を開発した。 以上の結果から,スライス間アライメントと超解像ボリュームの生成と,2つの心像の同時解析が相まって,登録性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantification of cardiac motion with cine Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMRI) is an integral part of arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) diagnosis. Yet, the expert evaluation of motion abnormalities with CMRI is a challenging task. To automatically assess cardiac motion, we register CMRIs from different time points of the cardiac cycle using Implicit Neural Representations (INRs) and perform a biomechanically informed regularization inspired by the myocardial incompressibility assumption. To enhance the registration performance, our method first rectifies the inter-slice misalignment inherent to CMRI by performing a rigid registration guided by the long-axis views, and then increases the through-plane resolution using an unsupervised deep learning super-resolution approach. Finally, we propose to synergically combine information from short-axis and 4-chamber long-axis views, along with an initialization to incorporate information from multiple cardiac time points. Thereafter, to quantify cardiac motion, we calculate global and segmental strain over a cardiac cycle and compute the peak strain. The evaluation of the method is performed on a dataset of cine CMRI scans from 47 ARVC patients and 67 controls. Our results show that inter-slice alignment and generation of super-resolved volumes combined with joint analysis of the two cardiac views, notably improves registration performance. Furthermore, the proposed initialization yields more physiologically plausible registrations. The significant differences in the peak strain, discerned between the ARVC patients and healthy controls suggest that automated motion quantification methods may assist in diagnosis and provide further understanding of disease-specific alterations of cardiac motion.
• Abstract（参考訳）: 不整脈性右室心筋症 (arvc) の診断には, cine heart magnetic resonance imaging (cmri) による心運動の定量化が不可欠である。 しかし, CMRIによる運動異常の専門的評価は難しい課題である。 Inlicit Neural Representations (INR) を用いて心周期の異なる点からのCMRIを自動評価し, 心筋非圧縮性の仮定にインスパイアされた生体情報正規化を行う。 本手法は,まず,長軸視でガイドされた剛性登録を行い,教師なしのディープラーニング超解像法を用いて平面解像度を向上させることで,cmriに固有のスライス間不一致を補正する。 最後に, 短軸と4角長軸からの情報を相乗的に結合し, 複数の心時点からの情報を組み込む初期化を提案する。 その後,心臓運動の定量化のために,心循環の全体的および分節的ひずみを算出し,ピークひずみを計算する。 本手法の評価は, 47例のARVC患者と67例のCMRIデータセットを用いて行った。 以上の結果から,スライス間アライメントと超解像ボリュームの生成,および2つの心像の同時解析,特に登録性能の向上が示唆された。 さらに,提案する初期化により,生理的に有理な登録が可能となる。 ARVC患者と健常者におけるピークひずみの有意差は、自動運動定量化法が診断に役立ち、疾患特異的な心臓運動の変化のさらなる理解をもたらすことを示唆している。

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