Hos patienter med kranskärlstenoser av mellanliggande svårighetsgrad måste den funktionella signifikansen bestämmas. Fractional flow reserve (FFR) mätning, som utförs under invasiv koronar angiografi (ICA), används oftast i klinisk praxis. För att minska antalet ICA-procedurer presenterar vi en metod för automatisk identifiering av patienter med funktionellt signifikanta kranskärlstenoser, med hjälp av djupinlärningsanalys av vänster kammare (LV) myokardium i vila koronar CT angiografi (CCTA). Studien omfattar på varandra följande förvärvade CCTA-skanningar av 166 patienter som genomgick invasiva FFR-mätningar. För att identifiera patienter med en funktionellt signifikant kranskärlsstenos, analyseras i flera steg. För det första är LV-myokardiet segmenterat med hjälp av ett multiscale convolutional neural network (CNN). För att karakterisera den segmenterade LV-myokardium, är den därefter kodad med oövervakad convolutional autoencoder (CAE). Eftersom ischemiska förändringar förväntas visas lokalt, är LV-myokardium uppdelat i ett antal rumsligt anslutna kluster, och statistik över kodningarna beräknas som funktioner. Därefter klassificeras patienterna enligt förekomsten av funktionellt signifikant stenos med hjälp av en SVM-klassificering baserad på de extraherade funktionerna. Kvantitativ utvärdering av segmentering av LV-myokardium i 20 bilder resulterade i en genomsnittlig Dice-koefficient på 0,91 och ett genomsnittligt absolut absolut avstånd mellan segmenterade och referens LV-gränser på 0,7 mm. Tjugo CCTA-bilder användes för att träna LV-myokardiumkodaren. Klassificeringen av patienterna utvärderades i de återstående 126 CCTA-skanningarna i 50 10-faldiga korsvalideringsförsök och resulterade i ett område under mottagarens karakteristiska kurv på 0,74 ± 0,02. Vid känslighetsnivåer 0,60, 0,70 och 0,80 var motsvarande specificitet 0,77, 0,71 respektive 0,59. Resultaten visar att automatisk analys av LV-myokardiet i en enda CCTA scan förvärvas vid vila, utan bedömning av anatomin i kranskärlen, kan användas för att identifiera patienter med funktionellt betydande kranskärlstenos. Detta kan minska antalet patienter som genomgår onödiga invasiva FFR-mätningar.
Författarna i REF karakteriserar vänster kammare för att få funktionell data, medan vi fokuserar direkt på rätt kranskärl för att få anatomiska mätningar.
Deep learning analysis of the myocardium in coronary CT angiography for identification of patients with functionally significant coronary artery stenosis
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}