Inledning. Manuell avgränsning av vänster kammare är klinisk standard för kvantifiering av kardiovaskulära magnetiska resonansbilder trots att den är tidskrävande och observatörsberoende. Tidigare automatiska metoder svarar i allmänhet inte för en stor bidragsgivare till stroke volym, den långa axeln rörelse. Syftet med denna studie var därför att utveckla och validera en automatisk algoritm för tidsupplöst segmentering som täcker hela vänster kammare, inklusive basala skivor som påverkas av långaxelrörelse. Metoder. Nittio försökspersoner avbildade med en cinbalanserad fast tillståndsfri precessionsekvens inkluderades i studien (utbildningsset = 40, testset = 50). Den manuella avgränsningen var referensstandard och den andra observatörsanalysen utfördes i en undergrupp ( = 25). Den automatiska algoritmen använder deformerbar modell med förväntan-maximering, följt av automatisk borttagning av papilley muskler och upptäckt av utflödeskanalen. Resultat. De genomsnittliga skillnaderna mellan automatisk segmentering och manuell delinering var EDV −11 ml, ESV 1 ml, EF −3 % och LVM 4 g i testsetet. Slutsatser. Den automatiska LV-segmenteringsalgoritmen nådde noggrannhet jämförbar med interobserver för manuell avgränsning, vilket för automatisk segmentering ett steg närmare klinisk rutin. Algoritmen och alla bilder med manuella avgränsningar finns tillgängliga för benchmarking.
I en nyligen genomförd studie, Tufvesson m.fl. REF föreslog en metod för att automatiskt segmentera basala shortaxis skivor med tanke på den långa axeln rörelse i hjärtat.
Validation and Development of a New Automatic Algorithm for Time-Resolved Segmentation of the Left Ventricle in Magnetic Resonance Imaging
{'venue': 'BioMed research international', 'journal': 'BioMed research international', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}