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基于机器学习的三维超声心动图全自动测量左心室容积与功能的可行性研究

Feasibility of automated measurement of left ventricular volume and function using machine learning- based three-dimensional echocardiography

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资源类型:

收录情况: ◇ 统计源期刊 ◇ 北大核心 ◇ CSCD-C

单位: [1]430030 武汉,华中科技大学同济医学院附属同济医院超声影像科
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ISSN:

关键词: 人工智能 三维超声心动图 心脏磁共振 左心室容积 左心室功能

摘要:
目的 以心脏磁共振(CMR)为金标准,探讨基于机器学习的三维超声心动图(ML-3DE)全自动测量左心室容积和射血分数的准确性及影响因素分析.方法 连续前瞻性地纳入2021年1月至2月于华中科技大学同济医学院附属同济医院行CMR的患者58例,在CMR检查后的24 h内采集三维超声心动图图像,采用ML-3DE全自动测量左心室容积与功能参数,包括左心室舒张末期容积(LVEDV)、左心室舒张末期容积指数(LVEDVi)、左心室收缩末期容积(LVESV)、左心室收缩末期容积指数(LVESVi)、每搏输出量(SV)及左心室射血分数(LVEF).对ML-3DE的测值与CMR的测值进行相关性和一致性分析,单因素分析及逐步多元线性回归分析探讨左心室结构与功能的异常特征(非对称性左心室肥厚、LVEF减低、左心室扩大、节段性室壁运动异常)对ML-3DE与CMR测值差异(ΔLVEDV、ΔLVESV)的影响.结果 53例(91%)患者完成了ML-3DE对左心室容积与功能的定量分析.ML-3DE测量的左心室各参数指标组内相关系数(ICC)值均>0.85.左心室各参数测值的ML-3DE与CMR测量值均具有中等以上相关性(LVEDV、LVEDVi、LVESV、LVESVi的相关性系数r=0.94、0.91、0.95、0.93;而LVEF、SV的相关性系数r=0.65、0.61;P均<0.01).Bland-Altman法表明2种方法测值一致性较高(90%数据位于Bland-Altman95%一致性区间内),但ML-3DE测量的左心室容积参数(LVEDV和LVESV)呈不同程度的低估,与CMR测值比较,差异有统计学意义(P均<0.05).逐步多元线性回归分析发现,LVEF减低、左心室扩大、非对称性左心室肥厚是ML-3DE与CMR测量LVEDV差异的独立影响因素;非对称性左心室肥厚、节段性室壁运动异常是ML-3DE与CMR测量LVESV差异的独立影响因素.结论 ML-3DE实现了左心室容积与功能参数的全自动定量分析,与CMR金标准具有较好的相关性和一致性;LVEF减低、左心室扩大、非对称性左心室肥厚、节段性室壁运动异常是ML-3DE与CMR左心室容积测量差异的独立影响因素.

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第一作者:
第一作者单位: [1]430030 武汉,华中科技大学同济医学院附属同济医院超声影像科
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