論文の概要: MultiFlow: A unified deep learning framework for multi-vessel classification, segmentation and clustering of phase-contrast MRI validated on a multi-site single ventricle patient cohort

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11993v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.417221
• Title: MultiFlow: A unified deep learning framework for multi-vessel classification, segmentation and clustering of phase-contrast MRI validated on a multi-site single ventricle patient cohort
• Title（参考訳）: MultiFlow: 多施設単室患者コホートを用いた位相コントラストMRIのマルチコンテナ分類・セグメント化・クラスタリングのための統合ディープラーニングフレームワーク
• Authors: Tina Yao, Nicole St. Clair, Gabriel F. Miller, FORCE Investigators, Jennifer A. Steeden, Rahul H. Rathod, Vivek Muthurangu,
• Abstract要約: MultiFlowSeg は Fontan 手術患者の FORCE 登録に応用された。 大動脈, SVC, IVCの100%分類精度, LPA, RPAの94%を達成した。 自動パイプラインはレジストリデータを処理し、画像品質の低下やデキストロカルディアといった課題にもかかわらず、高いセグメンテーション成功を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5025737475817937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a unified deep learning (DL) framework, MultiFlowSeg, for classification and segmentation of velocity-encoded phase-contrast magnetic resonance imaging data, and MultiFlowDTC for temporal clustering of flow phenotypes. Applied to the FORCE registry of Fontan procedure patients, MultiFlowSeg achieved 100% classification accuracy for the aorta, SVC, and IVC, and 94% for the LPA and RPA. It demonstrated robust segmentation with a median Dice score of 0.91 (IQR: 0.86-0.93). The automated pipeline processed registry data, achieving high segmentation success despite challenges like poor image quality and dextrocardia. Temporal clustering identified five distinct patient subgroups, with significant differences in clinical outcomes, including ejection fraction, exercise tolerance, liver disease, and mortality. These results demonstrate the potential of combining DL and time-varying flow data for improved CHD prognosis and personalized care.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,速度符号化位相コントラスト磁気共鳴画像データの分類とセグメント化のための統合ディープラーニング(DL)フレームワークであるMultiFlowSegと,フロー表現型の時間的クラスタリングのためのMultiFlowDTCを提案する。 Fontan 手術患者の FORCE 登録に応用し,MultiFlowSeg は大動脈,SVC,IVV の100%分類精度,LPA および RPA の94%を達成した。 これはDiceスコアが0.91(IQR: 0.86-0.93)の頑健なセグメンテーションを示した。 自動パイプラインはレジストリデータを処理し、画像品質の低下やデキストロカルディアといった課題にもかかわらず、高いセグメンテーション成功を実現した。 時間的クラスタリングでは, 退院率, 運動寛容, 肝疾患, 死亡率などの臨床成績に有意差が認められた。 これらの結果から, CHD予後とパーソナライズドケアを改善するために, DLと時間変動フローデータを組み合わせる可能性を示した。

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