論文の概要: Acoustic Index: A Novel AI-Driven Parameter for Cardiac Disease Risk Stratification Using Echocardiography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13542v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 21:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.13668
• Title: Acoustic Index: A Novel AI-Driven Parameter for Cardiac Disease Risk Stratification Using Echocardiography
• Title（参考訳）: 心エコー図を用いた心疾患リスク階層化のためのAIによる新しい指標
• Authors: Beka Begiashvili, Carlos J. Fernandez-Candel, Matías Pérez Paredes,
• Abstract要約: 本稿では,標準的な超音波画像から心機能障害の定量化を目的とした,新しいAI誘発心エコーパラメータであるAudiotic Indexを紹介する。 このモデルは、クープマン作用素理論に基づく拡張動的モード分解(EDMD)と、臨床メタデータを組み込んだハイブリッドニューラルネットワークを組み合わせる。 様々な心疾患と正常なコントロールを含む736人の前向きコホートにおいて、AUCは独立したテストセットで0.89の曲線(AUC)の領域を達成した。 5回にまたがるクロスバリデーションによりモデルの堅牢性が確認され, 感度と特異性は, 独立データで0.8以上であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traditional echocardiographic parameters such as ejection fraction (EF) and global longitudinal strain (GLS) have limitations in the early detection of cardiac dysfunction. EF often remains normal despite underlying pathology, and GLS is influenced by load conditions and vendor variability. There is a growing need for reproducible, interpretable, and operator-independent parameters that capture subtle and global cardiac functional alterations. We introduce the Acoustic Index, a novel AI-derived echocardiographic parameter designed to quantify cardiac dysfunction from standard ultrasound views. The model combines Extended Dynamic Mode Decomposition (EDMD) based on Koopman operator theory with a hybrid neural network that incorporates clinical metadata. Spatiotemporal dynamics are extracted from echocardiographic sequences to identify coherent motion patterns. These are weighted via attention mechanisms and fused with clinical data using manifold learning, resulting in a continuous score from 0 (low risk) to 1 (high risk). In a prospective cohort of 736 patients, encompassing various cardiac pathologies and normal controls, the Acoustic Index achieved an area under the curve (AUC) of 0.89 in an independent test set. Cross-validation across five folds confirmed the robustness of the model, showing that both sensitivity and specificity exceeded 0.8 when evaluated on independent data. Threshold-based analysis demonstrated stable trade-offs between sensitivity and specificity, with optimal discrimination near this threshold. The Acoustic Index represents a physics-informed, interpretable AI biomarker for cardiac function. It shows promise as a scalable, vendor-independent tool for early detection, triage, and longitudinal monitoring. Future directions include external validation, longitudinal studies, and adaptation to disease-specific classifiers.
• Abstract（参考訳）: 心機能障害の早期発見には, 従来の心エコーパラメータ (EF) やGLS (GLS) は限界がある。 GLSは負荷条件とベンダーの変動性の影響を受けています。 微妙で大域的な心機能変化を捉える再現性、解釈性、および演算子に依存しないパラメータの必要性が高まっている。 本稿では,標準的な超音波画像から心機能障害の定量化を目的とした,新しいAI誘発心エコーパラメータであるAconomic Indexを紹介する。 このモデルは、クープマン作用素理論に基づく拡張動的モード分解(EDMD)と、臨床メタデータを組み込んだハイブリッドニューラルネットワークを組み合わせる。 心エコー図から時空間ダイナミクスを抽出し,コヒーレント動作パターンを同定する。 これらは注意機構を介して重み付けされ、多様体学習を用いて臨床データと融合し、0(低いリスク)から1(高いリスク)までの連続的なスコアを得る。 様々な心疾患と正常なコントロールを含む736人の前向きコホートにおいて、AUCは独立したテストセットで0.89の曲線(AUC)の領域を達成した。 5回にまたがるクロスバリデーションによりモデルの堅牢性が確認され, 感度と特異性は, 独立データで0.8以上であった。 閾値に基づく分析では、感度と特異性の間の安定なトレードオフが示され、この閾値付近で最適な判別がなされた。 アコースティックインデックスは、心機能のための物理学インフォームド、解釈可能なAIバイオマーカーである。 これは、早期検出、トリアージ、縦方向監視のためのスケーラブルでベンダーに依存しないツールとして、有望であることを示している。 今後の方向性としては、外部検証、縦断的研究、疾患特異的分類器への適応などがある。

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