心臓2次元位相コントラストMRIにおける上行大動脈の完全自動輪郭検出

Fully automated contour detection of the ascending aorta in cardiac 2D phase-contrast MRI.

• Marina Codari
• Marco Scarabello
• Francesco Secchi
• Chiarella Sforza
• Giuseppe Baselli
• Francesco Sardanelli

抄録

目的:

本研究では、位相差磁気共鳴画像法（PC-MRI）を用いた上行大動脈内腔の局所化とセグメンテーションの完全自動化手法を提案した。

PURPOSE: In this study we proposed a fully automated method for localizing and segmenting the ascending aortic lumen with phase-contrast magnetic resonance imaging (PC-MRI).

材料と方法:

2008年9月から2013年10月までに実施された心臓MRI検査で異常が認められなかった患者の大規模な母集団データセットから、25例の位相コントラストシリーズを無作為に選択した。このレトロスペクティブ研究は現地の倫理委員会で承認された。上行大動脈は、大動脈の形状に関する事前知識を用いて、心周期の各段階で自動的に同定された。教師なしの初期化では、面積、偏心度、凝固度パラメータを最大化するフレームが選択された。大動脈のセグメンテーションは、エッジを用いないアクティブコンタリング技術を用いて各フレーム上で実行された。アルゴリズム全体はMatlab R2016bを用いて開発した．提案手法を検証するために、経験豊富なオペレータによる手動セグメンテーションを用いた。ダイス類似度係数、Bland-Altman分析、およびピアソンの相関係数を性能指標として使用した。

MATERIAL AND METHODS: Twenty-five phase-contrast series were randomly selected out of a large population dataset of patients whose cardiac MRI examination, performed from September 2008 to October 2013, was unremarkable. The local Ethical Committee approved this retrospective study. The ascending aorta was automatically identified on each phase of the cardiac cycle using a priori knowledge of aortic geometry. The frame that maximized the area, eccentricity, and solidity parameters was chosen for unsupervised initialization. Aortic segmentation was performed on each frame using active contouring without edges techniques. The entire algorithm was developed using Matlab R2016b. To validate the proposed method, the manual segmentation performed by a highly experienced operator was used. Dice similarity coefficient, Bland-Altman analysis, and Pearson's correlation coefficient were used as performance metrics.

結果:

714枚の画像の大動脈内腔の自動セグメンテーションと手動セグメンテーションを比較したところ、Bland-Altman解析では、バイアスは-6.68mm、再現性係数は91.22mm、平均面積測定値は581.40mm、再現性は85%であった。自動セグメンテーションと手動セグメンテーションは高い相関性を示した（R=0.98）。手動基準に対するダイス類似度係数は94.6±2.1%（平均±標準偏差）であった。

RESULTS: Comparing automated and manual segmentation of the aortic lumen on 714 images, Bland-Altman analysis showed a bias of -6.68mm, a coefficient of repeatability of 91.22mm, a mean area measurement of 581.40mm, and a reproducibility of 85%. Automated and manual segmentation were highly correlated (R=0.98). The Dice similarity coefficient versus the manual reference standard was 94.6±2.1% (mean±standard deviation).

結論:

PC-MRI上の上行大動脈の同定とセグメンテーションのための完全に自動化されたロバストな方法を開発した。この方法は、様々な病理学的条件を有する患者への応用が望まれる。

CONCLUSION: A fully automated and robust method for identification and segmentation of ascending aorta on PC-MRI was developed. Its application on patients with a variety of pathologic conditions is advisable.

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