Accuracy and reproducibility of semi-automated late gadolinium enhancement quantification techniques in patients with hypertrophic cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence and extent of late gadolinium enhancement (LGE) has been associated with adverse events in patients with hypertrophic cardiomyopathy (HCM). Signal intensity (SI) threshold techniques are routinely employed for quantification; Full-Width at Half-Maximum (FWHM) techniques are suggested to provide greater reproducibility than Signal Threshold versus Reference Mean (STRM) techniques, however the accuracy of these approaches versus the manual assignment of optimal SI thresholds has not been studied. In this study, we compared all known semi-automated LGE quantification techniques for accuracy and reproducibility among patients with HCM. METHODS: Seventy-six HCM patients (51 male, age 54 ± 13 years) were studied. Total LGE volume was quantified using 7 semi-automated techniques and compared to expert manual adjustment of the SI threshold to achieve optimal segmentation. Techniques tested included STRM based thresholds of >2, 3, 4, 5 and 6 SD above mean SI of reference myocardium, the FWHM technique, and the Otsu-auto-threshold (OAT) technique. The SI threshold chosen by each technique was recorded for all slices. Bland-Altman analysis and intra-class correlation coefficients (ICC) were reported for each semi-automated technique versus expert, manually adjusted LGE segmentation. Intra- and inter-observer reproducibility assessments were also performed. RESULTS: Fifty-two of 76 (68%) patients showed LGE on a total of 202 slices. For accuracy, the STRM >3SD technique showed the greatest agreement with manual segmentation (ICC = 0.97, mean difference and 95% limits of agreement = 1.6 ± 10.7 g) while STRM >6SD, >5SD, 4SD and FWHM techniques systematically underestimated total LGE volume. Slice based analysis of selected SI thresholds similarly showed the STRM >3SD threshold to most closely approximate manually adjusted SI thresholds (ICC = 0.88). For reproducibility, the intra- and inter-observer reproducibility of the >3SD threshold demonstrated an acceptable mean difference and 95% limits of agreement of -0.5 ± 6.8 g and -0.9 ± 5.6 g, respectively. CONCLUSIONS: FWHM segmentation provides superior reproducibility, however systematically underestimates total LGE volume compared to manual segmentation in patients with HCM. The STRM >3SD technique provides the greatest accuracy while retaining acceptable reproducibility and may therefore be a preferred approach for LGE quantification in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».