Heart:基于深度学习图像分析的法洛四联症预后预测

2020-03-28 xiangting MedSci原创

这项研究提供了关于使用外部影像数据集训练的机器学习算法效用的数据,其可以自动估计ToF患者的预后。

这项研究旨在评估机器学习算法通过心脏磁共振(CMR)自动评估法洛四联症(ToF)修复患者预后的实用性。

作为全国前瞻性研究的一部分,该研究纳入372例接受CMR成像的ToF患者。提取电影环并进行基于自动深度学习(DL)的图像分析,使用独立的本地CMR数据进行训练,以得出心脏尺寸和功能的指标。该信息与已建立的临床指标和ECG预后指标进行结合。

在中位10年的随访期中,23例患者出现死亡/心脏骤停或记录的室性心动过速(定义为≥3个记录的连续性心室搏动)终点。在单因素Cox分析中,包括右心房中位面积(HR 1.11/cm²,p=0.003)和右心室长轴应变(HR 0.80/%,p=0.009)在内的各种DL参数已成为预后的重要预测指标。DL参数与不良结局相关,而与左右心室射血分数和峰值摄氧量无关(P均<0.05)。右心房面积增大和右心室纵向功能下降的综合评分确定了一个不良结局风险显著升高的ToF亚组(HR 2.1/单位,p=0.007)。

这项研究提供了关于使用外部影像数据集训练的机器学习算法效用的数据,其可以自动估计ToF患者的预后。鉴于自动化的分析过程,这些基于二维的算法可作为ToF患者需要人工费力获得成像参数的替代。

原始出处:

Gerhard Paul Diller. Prediction of prognosis in patients with tetralogy of Fallot based on deep learning imaging analysis. Heart. 11 March 2020.

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