基于临床可解释形态特征的心脏 Cine MRI 三叶瓣反流分类
图像与视频处理
2024-11-27 v2
摘要
使用心脏 MRI 评估三叶瓣反流（MR），尤其是 Cine MRI，因其广泛可用性而具有前景。然而，一些临床 Cine MRI 中的时序信息可能未被充分利用，因为需要在不同心脏视图中进行详细的时序分析。我们提出了一种新方法，用于识别 MR，从而自动从重建的三叶瓣环（MA）中提取 4 维（3D + 时间）形态特征，使用 Cine 长轴（LAX）视图 MRI。我们的特征提取涉及定位 MA 插入点以推导重建 MA 几何和位移， resulting in 187 个候选特征。我们使用最小冗余最大信赖（MRMR）特征选择技术识别出最相关的 25 个三叶瓣 valve 特征。我们然后应用线性判别分析（LDA）和随机森林（RF）模型来确定 MR 的存在。LDA 和 RF 在 5 折交叉验证分析中分别表现出良好的性能，准确率分别为 0.72±0.05 和 0.73±0.09。该方法将被集成到一个自动工具中，用于从 Cine MRI 中识别瓣膜疾病，通过整合手工特征和深度特征来实现。这一工具将促进从常规心脏 MRI 扫描中对瓣膜疾病进行诊断，而无需额外的扫描或图像分析。所有代码均在开源方式提供，地址为：https://github.com/HenryOn2021/MA_Morphological_Features。
引用
@article{arxiv.2408.11532,
title = {Classification of Mitral Regurgitation from Cardiac Cine MRI using Clinically-Interpretable Morphological Features},
author = {Y. On and K. Vimalesvaran and S. Zaman and M. Shun-Shin and J. Howard and N. Linton and G. Cole and A. A. Bharath and M. Varela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.11532},
year = {2024}
}
备注
accepted at LNCS (STACOM 2024)