Deep Learning–Enabled Quantification of<sup>99m</sup>Tc-Pyrophosphate SPECT/CT for Cardiac Amyloidosis
Notice bibliographique
Résumé
Transthyretin cardiac amyloidosis (ATTR CA) is increasingly recognized as a cause of heart failure in older patients, with <sup>99m</sup>Tc-pyrophosphate imaging frequently used to establish the diagnosis. Visual interpretation of SPECT images is the gold standard for interpretation but is inherently subjective. Manual quantitation of SPECT myocardial <sup>99m</sup>Tc-pyrophosphate activity is time-consuming and not performed clinically. We evaluated a deep learning approach for fully automated volumetric quantitation of <sup>99m</sup>Tc-pyrophosphate using segmentation of coregistered anatomic structures from CT attenuation maps. <b>Methods:</b> Patients who underwent SPECT/CT <sup>99m</sup>Tc-pyrophosphate imaging for suspected ATTR CA were included. Diagnosis of ATTR CA was determined using standard criteria. Cardiac chambers and myocardium were segmented from CT attenuation maps using a foundational deep learning model and then applied to attenuation-corrected SPECT images to quantify radiotracer activity. We evaluated the diagnostic accuracy of target-to-background ratio (TBR), cardiac pyrophosphate activity (CPA), and volume of involvement (VOI) using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). We then evaluated associations with the composite outcome of cardiovascular death or heart failure hospitalization. <b>Results:</b> In total, 299 patients were included (median age, 76 y), with ATTR CA diagnosed in 83 (27.8%) patients. CPA (AUC, 0.989; 95% CI, 0.974–1.00) and VOI (AUC, 0.988; 95% CI, 0.973–1.00) had the highest prediction performance for ATTR CA. The next highest AUC was for TBR (AUC, 0.979; 95% CI, 0.964–0.995). The AUC for CPA was significantly higher than that for heart-to-contralateral ratio (AUC, 0.975; 95% CI, 0.952–0.998; <i>P</i> = 0.046). Twenty-three patients with ATTR CA experienced cardiovascular death or heart failure hospitalization. All methods for establishing TBR, CPA, and VOI were associated with an increased risk of events after adjustment for age, with hazard ratios ranging from 1.41 to 1.84 per SD increase. <b>Conclusion:</b> Deep learning segmentation of coregistered CT attenuation maps is not affected by the pattern of radiotracer uptake and allows for fully automatic quantification of hot-spot SPECT imaging such as <sup>99m</sup>Tc-pyrophosphate. This approach can be used to accurately identify patients with ATTR CA and may play a role in risk prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».