【摘 要】
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目的 通过深度学习(deep learning,DL)模型分析心脏磁共振检查中不伴有心肌延迟强化(late gadolinium enhancement,LGE)的肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)未增强T1 mapping图像,探讨其早期识别心肌间质性纤维化的能力.方法 纳入接受心脏磁共振检查的60例HCM患者及44例正常对照者,以有无LGE判断并标记对应的未增强T1 mapping图像,将其与正常对照者的未增强T1 mapping图像经过预处理后作为矩阵形式
【机 构】
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四川大学华西医院 放射科 成都 610041;电子科技大学信息与通信工程学院 成都 610054;飞利浦医疗 广州 510180
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目的 通过深度学习(deep learning,DL)模型分析心脏磁共振检查中不伴有心肌延迟强化(late gadolinium enhancement,LGE)的肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)未增强T1 mapping图像,探讨其早期识别心肌间质性纤维化的能力.方法 纳入接受心脏磁共振检查的60例HCM患者及44例正常对照者,以有无LGE判断并标记对应的未增强T1 mapping图像,将其与正常对照者的未增强T1 mapping图像经过预处理后作为矩阵形式输入SE-ResNext-50模型进行训练、验证及测试.结果 总共241幅未增强T1 mapping图像输入SE-ResNext-50模型,该模型识别测试集中LGE(-)未增强T1 mapping图像的特异性0.87,敏感性0.79,曲线下面积0.83(P<0.05).结论 基于SE-ResNext-50的DL模型可较准确地识别LGE(-)未增强T1 mapping图像,可在不依赖对比剂的情况下早期发现HCM心肌纤维化.
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