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基于冠狀動(dòng)脈CT血管造影深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢出和分類左前降支心肌橋

2022-06-28 06:55:36賈亞男趙鵬飛李若平李育威張今堯許曉陽(yáng)朱海峰
關(guān)鍵詞:一致性分類模型

賈亞男,趙鵬飛,李若平,李育威,張今堯,許曉陽(yáng),朱海峰*

(1.民航總醫(yī)院放射科,北京 100123;2.深圳科亞醫(yī)療科技有限公司,廣東 深圳 518100)

冠狀動(dòng)脈走行于心肌表面,其末端分支進(jìn)入心肌,輸送氧氣和營(yíng)養(yǎng)。異常情況下,血管走行于心肌內(nèi)部,在心臟收縮期受心肌壓迫而引起心肌缺血,此時(shí)覆蓋在血管表面的心肌稱為心肌橋。冠狀動(dòng)脈左前降支(left anterior descending branch, LAD)走行其中的心肌纖維是心室心肌的直接延伸,易在收縮期壓迫LAD致其狹窄[1-2]。檢出心肌橋并準(zhǔn)確分類對(duì)預(yù)防和診斷冠狀動(dòng)脈疾病十分重要。冠狀動(dòng)脈CT血管造影(coronary CT angiography, CCTA)是評(píng)估冠狀動(dòng)脈狹窄的可靠方法,可用于檢測(cè)心肌橋長(zhǎng)度和厚度[3-4]。作為一種基于人工智能的學(xué)習(xí)模型,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像去噪、檢測(cè)鈣化及評(píng)估病變血管狹窄程度等方面[5-8]。本研究觀察基于CCTA構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以檢出和分類LAD心肌橋的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2020年9月—2021年1月726例因胸痛于民航總醫(yī)院接受CCTA檢查患者,男377例,女349例,年齡24~86歲,平均(58.9±11.7)歲;其中273例罹患冠狀動(dòng)脈粥樣硬化或心臟疾病。排除圖像存在偽影者。

1.2 儀器與方法 采用GE Revolution 256層螺旋CT,以智能心電門控技術(shù)進(jìn)行CCTA掃描。囑患者平靜呼吸,掃描范圍自氣管分叉下方1 cm處至心臟膈面水平,管電壓120 kV,管電流300~700 mAs自動(dòng)調(diào)節(jié),探測(cè)器16 mm,球管轉(zhuǎn)速0.28 s/rot。采用智能追蹤技術(shù),以氣管分叉水平下方10 cm處升主動(dòng)脈為追蹤點(diǎn),閾值達(dá)100 HU后自動(dòng)觸發(fā)掃描;對(duì)比劑為碘佛醇(350 mgI/ml),注射流率4.5~5.5 ml/s,劑量為0.8 ml/kg體質(zhì)量。以多模型迭代重建算法重建收縮末期和舒張中期圖像,層厚0.625 mm。

1.3 圖像分析 由2名具有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的影像科副主任或主任醫(yī)師分別于GE AW4.7工作站行三維重建,獲得冠狀動(dòng)脈結(jié)構(gòu)圖像,提取冠狀動(dòng)脈中心線并行曲面重建,于其中測(cè)量心肌橋厚度與長(zhǎng)度,于壁冠狀動(dòng)脈受壓最顯著部位、與其走行長(zhǎng)軸垂直層面測(cè)量心肌最遠(yuǎn)點(diǎn)與壁冠狀動(dòng)脈之間的距離,記為心肌橋厚度;沿冠狀動(dòng)脈血管中心測(cè)量其長(zhǎng)度;按照國(guó)際心血管CT協(xié)會(huì)冠狀動(dòng)脈分段標(biāo)準(zhǔn)[9],根據(jù)心肌橋起點(diǎn)、終點(diǎn)、最深處位置及所在血管分支對(duì)心肌橋進(jìn)行診斷并評(píng)估其類別為淺表型或縱深型,意見(jiàn)不一致時(shí)討論決定。診斷心肌橋標(biāo)準(zhǔn):CCTA顯示冠狀動(dòng)脈血管節(jié)段性或環(huán)周1/2以上被心肌包繞、其遠(yuǎn)端走行于心肌外膜組織中時(shí),認(rèn)為該段心肌組織系心肌橋[10];以該段冠狀動(dòng)脈外覆心肌厚度<2 mm為淺表型心肌橋、≥2 mm為縱深型心肌橋。

1.4 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 分別按照7∶3及1∶2比例將心肌橋患者和非心肌橋患者歸入訓(xùn)練集和測(cè)試集。在工程師協(xié)助下,采用基于中心線導(dǎo)航的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差-長(zhǎng)短期記憶級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)(residual network-long short-term memory, Resnet-LSTM)[11-13](深圳科亞醫(yī)療科技有限公司)構(gòu)建檢出和分類LAD心肌橋的多任務(wù)模型;網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)圖見(jiàn)圖1。將收縮末期和舒張中期曲面重建冠狀動(dòng)脈圖像(像素50×50)導(dǎo)入Resnet-LSTM模型,以二維Resnet網(wǎng)絡(luò)提取圖中單個(gè)血管片層的特征,并以級(jí)聯(lián)雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)心肌橋在血管方向上的高維連續(xù)特征,以全連接網(wǎng)絡(luò)層分別輸出心肌橋位置與類別;采用分類與定位交叉熵?fù)p失函數(shù)矯正學(xué)習(xí),自動(dòng)化提取及篩選多個(gè)血管的特征,完成以血管分支為單位檢出與分類心肌橋。以訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)Resnet-LSTM模型進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,以測(cè)試集數(shù)據(jù)檢測(cè)模型性能。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以醫(yī)師診斷結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn),統(tǒng)計(jì)Resnet-LSTM模型檢出LAD心肌橋患者及病變數(shù)量,計(jì)算其檢出LAD心肌橋的敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值及誤診率,計(jì)算其檢出及分類LAD心肌橋的準(zhǔn)確率,以評(píng)價(jià)其性能。采用Kappa檢驗(yàn)分析Resnet-LSTM模型檢出LAD心肌橋結(jié)果與醫(yī)師診斷結(jié)果的一致性:Kappa≤0.20為一致性極低,0.20

2 結(jié)果

2.1 CCTA 726例患者中,453例存在心肌橋且均存在至少1處LAD心肌橋,其中294例存在1處、124例存在2處、29例存在3處、5例存在4處、1例存在5處;共檢出654處心肌橋;其中561處(561/654,85.78%)位于LAD,93處位于左回旋支和第一對(duì)角支等。293例未見(jiàn)心肌橋形成。

561處LAD心肌橋長(zhǎng)度2.19~95.07 mm,中位長(zhǎng)度21.56 (12.81,32.17) mm;厚度0.37~7.21 mm,中位厚度1.68(1.33,2.39) mm;44處位于LAD近段,464處位于LAD中段,53處位于遠(yuǎn)段;見(jiàn)表1。其中503處淺表型,58處縱深型。

將333例心肌橋患者共406處 LAD心肌橋(365處淺表型和41處縱深型)及91例非心肌橋患者納入訓(xùn)練集(n=424),120例心肌橋患者共155處LAD心肌橋(138處淺表型和17處縱深型,其中139處位于LAD近或中段、16處位于LAD遠(yuǎn)段)和182例非心肌橋患者納入測(cè)試集(n=302)。

表1 LAD近、中、遠(yuǎn)段心肌橋長(zhǎng)度及厚度(n=561)

圖1 檢出和分類心肌橋的Resnet-LSTM模型設(shè)計(jì)圖

圖2 患者女,77歲,LAD中段心肌橋(縱深型) A~C.分別為冠狀動(dòng)脈容積再現(xiàn)圖(A)、曲面重建圖(B)及矢狀位圖像(C)(箭示病灶); D.Resnet-LSTM模型檢出心肌橋(紅線)示意圖

2.2 Resnet-LSTM模型檢出及分類LAD心肌橋的性能 針對(duì)測(cè)試集,Resnet-LSTM模型共檢出130例存在LAD心肌橋、172例未見(jiàn)心肌橋,誤診27例、漏診17例,診斷敏感度為85.83%(103/120),特異度為85.16%(155/182),準(zhǔn)確率為85.43%(258/302),陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為79.23%(103/130),誤診率為14.84%(27/182);與醫(yī)師診斷結(jié)果的一致性高(Kappa=0.70,P<0.05)。Resnet-LSTM模型共檢出167處、誤診30處漏診18處 LAD心肌橋,診斷準(zhǔn)確率88.39%(137/155)。

對(duì)于LAD近、中段心肌橋,Resnet-LSTM模型共正確檢出131處、誤診2處、漏診10處,診斷準(zhǔn)確率92.81%(129/139);對(duì)于LAD遠(yuǎn)段心肌橋,模型共正確檢出36處、誤診28處、漏診8處,診斷準(zhǔn)確率為50.00%(8/16)。

Resnet-LSTM模型正確檢出的測(cè)試集137處LAD心肌橋中,將其中120處分類為淺表型、17處為縱深型,將13處縱深型誤歸淺表型、9處淺表型誤歸為縱深型,分類準(zhǔn)確率83.94%(115/137)。見(jiàn)圖2。

3 討論

臨床診斷冠狀動(dòng)脈心肌橋在一定程度上依賴影像科醫(yī)師的主觀判斷,結(jié)果缺乏客觀性和可重復(fù)性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Resnet-LSTM采用2D Resnet網(wǎng)絡(luò)提取血管剖面圖像特征,結(jié)合LSTM網(wǎng)絡(luò)獲取血管剖面連續(xù)性信息,以級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)血管3D空間特征學(xué)習(xí);能以多任務(wù)方式快速檢測(cè)并分類心肌橋,同步輸出結(jié)果,實(shí)現(xiàn)快速自動(dòng)化診斷心肌橋。

LAD是心肌橋的主要發(fā)病位置。LAD心肌橋?yàn)橐鹦募∪毖⑿慕g痛等臨床癥狀的主要原因之一[1-2,4]。本組心肌橋患者中,LAD中段心肌橋占比最高(464/561,82.71%)。本研究基于中心線導(dǎo)航的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Resnet-LSTM建立模型,針對(duì)CCTA圖像對(duì)LAD心肌橋進(jìn)行檢測(cè)及分類;所獲模型在對(duì)測(cè)試集LAD心肌橋的檢出敏感度為85.83%,特異度為85.16%,準(zhǔn)確率為85.43%,與醫(yī)師診斷結(jié)果的一致性高;其對(duì)LAD心肌橋病灶的診斷準(zhǔn)確率為88.39%,分類準(zhǔn)確率達(dá)83.94%。Resnet-LSTM模型對(duì)于LAD近、中段心肌橋的檢出效能高,診斷準(zhǔn)確率達(dá)92.81%,表明其識(shí)別CCTA圖像中的心肌橋的能力較好;但對(duì)LAD遠(yuǎn)段心肌橋的檢出效能欠佳,診斷準(zhǔn)確率僅50.00%。分析原因:①近、中段LAD直徑相對(duì)較大,且形態(tài)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定,利于檢出及分類心肌橋;②LAD遠(yuǎn)段分支逐漸進(jìn)入心肌內(nèi)部,血管剖面圖像表現(xiàn)為心肌環(huán)繞于血管四周,影響模型檢出效能。另一方面,臨床基于CCTA進(jìn)行診斷時(shí),往往多關(guān)注直徑較大的血管,如冠狀動(dòng)脈病變SYNTAX評(píng)分僅針對(duì)直徑>1.5 mm的血管病變進(jìn)行評(píng)估[14],提示識(shí)別LAD遠(yuǎn)段心肌橋準(zhǔn)確率較低對(duì)其臨床應(yīng)用價(jià)值的影響有限。

本研究的局限性:①為單中心、單一設(shè)備研究,且樣本中縱深型心肌橋含量過(guò)小;②所獲Resnet-LSTM模型對(duì)淺表型心肌橋與非心肌橋的檢測(cè)及分類性能有待提高;③未對(duì)收縮期和舒張期圖像進(jìn)行對(duì)比觀察。

綜上所述,基于CCTA的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Resnet-LSTM模型用于檢出和分類LAD心肌橋性能較好,具有一定臨床應(yīng)用價(jià)值。

文章題名要求

▲題名應(yīng)以簡(jiǎn)明、確切的詞語(yǔ)反映文章中最重要的特定內(nèi)容,要符合編制題錄、索引和檢索的有關(guān)原則,并有助于選定主題詞。

▲中文題名一般不宜超過(guò)20個(gè)字,必要時(shí)可加副題名。

▲英文題名應(yīng)與中文題名含義一致。

▲題名應(yīng)避免使用非公知公用的縮寫詞、字符、代號(hào),盡量不出現(xiàn)數(shù)學(xué)公式和化學(xué)式。

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