通过考虑部分容积建模改进基于CCTA的病变血流动力学显著性评估中的自动冠状动脉管腔分割
图像与视频处理
2019-06-25 v1 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
目的：本研究旨在评估在基于冠状动脉计算机断层摄影血管造影（CCTA）的自动冠状动脉管腔分割算法中考虑部分容积效应（PVE）的潜在附加益处。材料与方法：我们基于MICCAI 2012挑战框架的分割精度，以及基于血流模拟的总体准确率、灵敏度、特异度、阴性及阳性预测值和受试者工作特征（ROC）曲线下面积，评估了将PVE集成作为自动冠状动脉管腔分割算法一部分的潜在附加价值。我们还评估了对于基于CCTA诊断为阻塞性、可能提示需有创检查和血运重建的病变，在自动分割中考虑PVE对血流模拟的潜在益处。结果：在MICCAI 2012挑战的18个数据集（共50个）上，我们的分割算法相较先前发表的方法将最大表面距离误差改善了约39%，且Dice系数与平均表面距离相当。考虑与不考虑PVE的结果相当。相反，将PVE分析集成到自动冠状动脉管腔分割算法中，在灵敏度同为0.83的情况下将血流模拟特异度从0.6提升至0.68。此外，以有创FFR阈值0.8为参考标准，考虑PVE将检测血流动力学显著性CAD的ROC曲线下面积从不含PVE分析的自动分割的0.76提升至0.8。AUC的改善具有统计学显著性（N=76，Delong检验，p=0.012）。结论：在自动冠状动脉管腔分割算法中考虑部分容积效应，有潜力提高基于CCTA的冠状动脉病变血流动力学评估的准确性。
引用
@article{arxiv.1906.09763,
title = {Improving CCTA based lesions' hemodynamic significance assessment by accounting for partial volume modeling in automatic coronary lumen segmentation},
author = {Moti Freiman and Hannes Nickisch and Sven Prevrhal and Holger Schmitt and Mani Vembar and Pál Maurovich-Horvat and Patrick Donnelly and Liran Goshen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.09763},
year = {2019}
}