Automated biventricular quantification in patients with repaired tetralogy of Fallot using a three-dimensional deep learning segmentation model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep learning is the state-of-the-art approach for automated segmentation of the left ventricle (LV) and right ventricle (RV) in cardiovascular magnetic resonance (CMR) images. However, these models have been mostly trained and validated using CMR datasets of structurally normal hearts or cases with acquired cardiac disease, and are therefore not well-suited to handle cases with congenital cardiac disease such as tetralogy of Fallot (TOF). We aimed to develop and validate a dedicated model with improved performance for LV and RV cavity and myocardium quantification in patients with repaired TOF. METHODS: We trained a three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) with 5-fold cross-validation using manually delineated end-diastolic (ED) and end-systolic (ES) short-axis image stacks obtained from either a public dataset containing patients with no or acquired cardiac pathology (n = 100), an institutional dataset of TOF patients (n = 96), or both datasets mixed. Our method allows for missing labels in the training images to accommodate for different ED and ES phases for LV and RV as is commonly the case in TOF. The best performing model was applied to all frames of a separate test set of TOF cases (n = 36) and ED and ES phases were automatically determined for LV and RV separately. The model was evaluated against the performance of a commercial software (suiteHEART®, NeoSoft, Pewaukee, Wisconsin, US). RESULTS: Training on the mixture of both datasets yielded the best agreement with the manual ground truth for the TOF cases, achieving a median Dice similarity coefficient of (93.8%, 89.8%) for LV cavity and of (92.9%, 90.9%) for RV cavity at (ED, ES) respectively, and of 80.9% and 61.8% for LV and RV myocardium at ED. The offset in automated ED and ES frame selection was 0.56 and 0.89 frames on average for LV and RV respectively. No statistically significant differences were found between our model and the commercial software for LV quantification (two-sided Wilcoxon signed rank test, p<5%), while RV quantification was significantly improved with our model achieving a mean absolute error of 12 ml for RV cavity compared to 36 ml for the commercial software. CONCLUSION: We developed and validated a fully automatic segmentation and quantification approach for LV and RV, including RV mass, in patients with repaired TOF. Compared to a commercial software, our approach is superior for RV quantification indicating its potential in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».