Автоматизированный контроль качества магнитно-резонансной эластографии печени и измерение жесткости печени с использованием глубокого обучения

Введение

Магнитно-резонансная эластография (MRE) является важным методом оценки жесткости печени для стадирования фиброза. Однако ее клиническая применимость может быть ограничена проблемами контроля качества (QC) и вариабельностью измерений.

Цель

Целью данного исследования была полная автоматизация контроля качества MRE печени и измерения жесткости печени (LSM) с использованием метода глубокого обучения (DL).

Методы

В этом ретроспективном, однцентровом, одобренном институциональным наблюдательным советом (IRB) исследовании использовался курируемый набор данных, включающий 897 срезов MRE по величине от 146 2D MRE сканирований [1,5 Тл и 3 Тл МРТ, 2D градиентное эхо (GRE) и 2D спиновое эхо-эхопланарное изображение (SE-EPI)] 69 пациентов (37 мужчин, средний возраст 51,6 года).

• Бинарная модель QC на основе SqueezeNet была обучена с использованием комбинированных и индивидуальных входных данных срезов MRE по величине и их 2D быстрых преобразований Фурье для обнаружения артефактов, вызванных движением пациента, наложением спектров и размытием.
• Три независимых наблюдателя маркировали изображения MRE по величине как 0 (недиагностическое качество) или 1 (диагностическое качество) для создания эталонного стандарта.
• Модель сегментации 2D U-Net была обучена на диагностических срезах с масками печени для поддержки LSM.

Результаты

Лучшая ансамблевая модель QC (использующая только величину MRE) достигла точности, прецизионности и полноты 0,958, 0,982 и 0,886 соответственно. Средняя ошибка LSM между DL-подходом и эталонным стандартом составила 1,9% ± 4,6%. DL-подход выполнил LSM для 29 диагностических срезов менее чем за 1 с по сравнению с 20 минутами при ручном измерении.

Заключение

Автоматизированная DL-классификация диагностического качества MRE печени, сегментация печени и подход LSM демонстрируют высокую производительность и имеют потенциал для клинического внедрения.

Термины и сокращения

• MRE – Magnetic Resonance Elastography (Магнитно-резонансная эластография)
• QC – Quality Control (Контроль качества)
• LSM – Liver Stiffness Measurement (Измерение жесткости печени)
• DL – Deep Learning (Глубокое обучение)
• GRE – Gradient Echo (Градиентное эхо)
• SE-EPI – Spin Echo-Echo Planar Imaging (Спиновое эхо-эхопланарное изображение)
• IRB – Institutional Review Board (Институциональный наблюдательный совет)