HeartAssistTM: Инструмент для автоматической классификации и измерения параметров, используемый для оценки сердечной деятельности плода

Аннотация

Цель: Оценить применимость и надежность инструмента HeartAssist^TM, который автоматически выполняет сложную классификацию срезов сердца плода и измеряет структуры сердца плода.

Методы: Эксперты-исследователи получили 10 изображений сердца плода и измерили каждый параметр вручную и с помощью HeartAssist^TM_. Программа HeartAssist^TM автоматически классифицировала полученные срезы сердца плода и измерила параметры. Была проведена оценка допустимой частоты классификации и точности аннотирования. Также было проведено сравнение сегментации и измерения, выполненных автоматически и вручную.

Результаты: В Медицинском центре Асан были получены и проанализированы срезы сердца 4000 плодов. Диапазон гестационного возраста составил от 20 до 40 недель. Применение HeartAssist^TM позволило получить следующие результаты; допустимая частота классификации 10 срезов сердца плода составила 95,5 %. Точность аннотирования с использованием ViewAssist^TM составила 100 %. Коэффициент сходства Дайса, равный 84,8 %, был достаточен для измерения структур, а применение технологии HeartAssist^TM способствовало уменьшению времени обработки на 87 % в сравнении с процессом, проводимым вручную.

Заключение: HeartAssist^TM обеспечивает автоматическую классификацию срезов сердца плода и измерение параметров сердца плода, позволяя диагностировать врожденный порок сердца (ВПС) при существенном уменьшении времени обработки изображений. Предполагается, что инструмент HeartAssist^TM будет очень полезен для оценки и обнаружения ВПС.

Введение

Врожденный порок сердца (ВПС) — это часто встречающееся тяжелое врожденное заболевание, частота которого составляет 8–9 случаев на 1 000 живорождений⁽¹⁾. ВПС — основная причина заболеваемости и смертности младенцев. Точная диагностика ВПС в пренатальном периоде способствует улучшению исхода для младенца и более эффективному консультированию при беременности. Эхокардиография плода — самый важный метод диагностики ВПС во втором триместре беременности. Эхокардиографию плода следует проводить у женщин с известными повышенными рисками развития пороков сердца у плода⁽²⁾. Одним из наиболее важных этапов диагностики ВПС является точное выведение стандартных срезов сердца плода. Данная оценка включает последовательный сегментный анализ четырех основных областей, включая положение сердца, предсердия, желудочки, крупные артерии и их соединения. Исследователь должен оценить четыре области в десяти фундаментальных плоскостях и данные допплерографии для получения диагностической информации о сердце плода⁽³⁾.

Несмотря на обсуждение параметров основных плоскостей сканирования и стандартных показаний в ряде руководств, эхокардиография плода остается нестандартным методом, а данные по частоте обнаружения ВПС в пренатальном периоде сильно отличаются. Структурные сердечные аномалии относятся к наиболее часто пропускаемым порокам развития при беременности⁽⁴⁾. За пропуск пороков развития отвечает несколько факторов: 1) сердце плода имеет небольшой размер и нечеткую анатомическую структуру; 2) плод движется относительно датчика; 3) у плода отмечается быстрое сердцебиение; 4) визуализацию затрудняют такие контрастные артефакты, как затемнение, контрастирование, спекл-изображения и зеркальные отражения; 5) некоторые исследователи не имеют достаточного опыта для проведения эхокардиографии плода. Такие факторы приводят к увеличению времени получения четких изображений, обеспечивающих единообразие при визуализации плоскости и оценке положения сердца. Так, было предпринято множество усилий для улучшения качества полученных изображений и уменьшения времени их обработки.

Технология HeartAssist^TM автоматически классифицирует 10 срезов сердца плода из двухмерных данных и измеряет структуры путем их сегментации. HeartAssist^TM — это современная технология оценки положения сердца плода и отнесения каждого кадра к одному из стандартных срезов с помощью модели остаточной нейронной сети (ResNet). Преимущество технологии заключается в уменьшении времени обработки, которое автоматически затрачивается на процессы от классификации до измерения.

Цель данного исследования заключается в том, чтобы познакомиться с технологией HeartAssist^TM и проверить ее надежность в отношении автоматической классификации и измерения изображений сердца плода.

Материалы и методы

Это было ретроспективное исследование с использованием полученных данных по плодам без пороков развития в Медицинском центре Асан, Сеул, Корея. Все оценки в рамках сонографических исследований проводились с использованием оборудования WS80A и W10 (Samsung Medison, Сеул, Республика Корея), укомплектованного HeartAssist^TM, с помощью трансабдоминального датчика (таблица 1).

Условия включения в исследование:

1. одноплодная беременность, подтвержденная в ходе пренатальной сонографии,
2. необходимость проведения детального УЗИ высокого разрешения, в том числе эхокардиографии, несколькими специалистами в перинатологии,
3. гестационный возраст (ГВ) 20–40 недель.

Зарегистрированные данные включали десять классифицированных срезов: поперечный абдоминальный срез (TAV), четырехкамерный срез (4CV), срез через выносящий тракт левого желудочка (LVOT), срез через выносящий тракт правого желудочка (RVOT), срез через три сосуда (3VV), срез через три сосуда и трахею (3VT), срез через три сосуда и легочную артерию (3VV PA), срез через дугу аорты (AArch), срез через артериальный проток (DArch) и бикавальный срез. Кроме того, семь классифицированных срезов из десяти использовали для измерения 44 параметров и их распределения на три категории: 1) Точки измерения данных (34): ось сердца, грудная область, сердечная область, окружность груди (окр. груди), окружность сердца (окр. сердца), поперечный диаметр грудной клетки, поперечный диаметр сердца, ширина левого предсердия (ЛП), ширина правого предсердия (ПП), ширина левого желудочка (ЛЖ), ширина правого желудочка (ПЖ), длина ЛЖ, длина ПЖ, область ЛП, область ПП, область ЛЖ, область ПЖ, диаметр кольца трикуспидального клапана (ТК), диаметр кольца митрального клапана (МК), диаметр кольца аортального клапана, диаметр восходящей аорты (диам. ВА), диаметр кольца легочного клапана (ЛК), диаметр легочной артерии (ЛА), диаметр аорты (диам. аорты), диаметр верхней полой вены (диам. ВПВ), диаметр вилочковой железы (диам. ВЖ), диаметр перешейка аорты (диам. ПА), диаметр артериального протока (диам. АП), диаметр легочной артерии (ЛА), диаметр правой легочной артерии (диам. ПЛА), диаметр поперечной дуги и диаметр нисходящей аорты (диам. НА), 2) точки расчетных данных (8): отношение площади сердца и грудной клетки (CTAR), отношение окружности сердца и грудной клетки (CTCR), кардиоторакальный индекс (CTR), отношение ширины правого желудочка сердца к ширине левого (Ш ЛЖ/ПЖ), отношение длины окружности правого желудочка сердца к длине окружности левого желудочка (Д ЛЖ/ПЖ), отношение площади левого желудочка к площади правого желудочка (П ЛЖ/ПЖ), отношение аортального клапана к аорте (АК/а), отношение аортального клапана к легочному клапану (АК/ЛК), 3) точки оценки данных (2): совмещение изображений среза через 3 сосуда (3VV) и V-образного среза через 3 сосуда и трахею (3VT) (таблица 2).

Как метод качественного анализа, HeartAssist^TM также использует Z-индексы. Z-индекс рассматривается как коэффициент кратности стандартной ошибки. Этот результат измерения отклоняется от среднего, делая возможным сравнение значений увеличения размеров сердца. 14 параметров из 44 рассчитали с помощью Z-индексов: Диам. ПА при срезе через три сосуда и трахею⁽⁵⁾, диам. АП при срезе через три сосуда и трахею⁽⁵⁾, поперечный диаметр сердца (ширина), окружность сердца (окр. сердца) и область сердца⁽⁶⁾, КТИ⁽⁷⁾, ширина ЛП⁽⁸⁾, ширина ПП⁽⁸⁾, ширина ЛЖ⁽⁸⁾, ширина ПЖ⁽⁸⁾, Ш ЛЖ/ПЖ⁽⁸⁾, диаметр кольца АК⁽⁸⁾, диаметр кольца ЛК⁽⁸⁾ и АК/ЛК⁽⁸⁾.

Технология HeartAssist^TM основана на алгоритмах глубокого обучения и наделена способностью к классификации, аннотированию, сегментированию, измерению и расчетам с использованием полученных изображений сердца плода. Модель на основе остаточной нейронной сети базируется на алгоритмах глубокого обучения, необходимых для классификации и аннотирования. Коэффициент сходства Дайса (DSC) являлся статистическим методом сегментации, необходимым для измерения, расчета и оценки. Коэффициент DSC рассчитывали как площадь, в 2 раза превышающую перекрываемую площадь между прогнозируемой площадью и эталонной площадью/общей площадью (прогнозируемая площадь + эталонная площадь)^{(9, 10)}. Измеряемые параметры включали диаметр, площадь, окружность и Z-индексы с учетом каждого эталонного параметра. Последовательность процессов, реализуемая с помощью HeartAssist^TM, была эквивалентна таковой, реализуемой специалистом. Общее время обработки изображений определялось с момента нажатия исследователем кнопки «стоп» до завершения аннотирования или измерения. С другой стороны, при использовании автоматического процесса общее время обработки изображений определялось с момента загрузки изображения для измерения до завершения аннотирования или измерения.

После предоставления описанных результатов процесса аналитик концентрировался на классификации и измерении, а также на проведенной проверке. Первый метод проверки считался успешным, если изображения сердца плода, классифицированные с помощью HeartAssist^TM, совпадали с результатами эксперта, или неуспешным при отсутствии подобного совпадения. Второй метод проверки оценивал единообразие между областью структур сердца плода, сегментированных экспертом вручную и автоматически с помощью HeartAssist^TM.

Результаты

Модель на базе остаточной нейронной сети испытали примерно на 20 000 произвольно отобранных кадрах (10 срезов и 44 параметра) и протестировали на 10 % от общего числа изображений, полученных у 4000 плодов. Технология HeartAssist^TM помогла успешно провести ряд процессов для классификации полученных изображений и измерения каждого параметра структуры.

Автоматическая классификация

Классификация полученных изображений сердца плода автоматически выполнялась посредством технологии HeartAssist^TM. Автоматически классифицированные срезы сердца плода соответствовали классифицированным ответам эксперта в среднем на 95,5 %. В таблице 3 представлена допустимая частота классификации. В случае со срезом через выносящий тракт правого желудочка (RVOT), срезом через 3 сосуда (3VV), срезом через 3 сосуда и трахею (3VT) и срезом через 3 сосуда и легочную артерию (3VV PA) допустимую частоту классификации рассчитали, используя повторяющиеся ответы, поскольку она наблюдалась при схожих изображениях в зависимости от опыта эксперта.

Автоматическое аннотирование

(* Автоматическое аннотирование активируется, когда в системе доступна опция ViewAssist^TM)

В соответствии с клиническими стандартами, при наличии опции ViewAssist^TM в ультразвуковой системе технология HeartAssist^TM автоматически выполняет аннотирование анатомических структур в центре для каждого кадра, а также добавляет ярлык, на который указан срез из 10 срезов в списке. Эксперты выполнили валидацию аннотирования. Выполнено надлежащее аннотирование всех ярлыков (рис. 1).

Автоматическая сегментация и измерение

В ходе автоматической сегментации с помощью HeartAssist^TM последовательно получали перекрестные срезы, схожие со срезами, полученными экспертами вручную (рис. 2). Средний показатель DSC составил 84,8 % при сравнении результатов автоматической сегментации структур сердца плода с измерениями эксперта (таблица 4).

Графа с Z-индексами помогает интерпретировать результаты (рис. 3). Благодаря Z‑индексам технология HeartAssist^TM помогает выполнять количественную оценку изменения структур сердца в сравнении с общим развитием плода. В ходе предыдущих исследований нормальные размеры сердца плода позволили выполнить количественную оценку роста сердца плода в центилях для данного гестационного возраста (ГВ). Тем не менее, Z-индексы — это альтернативный центилям метод оценки структур сердца, так как он больше относится к росту плода, чем к ГВ^{(5, 6, 11-13)}.

Сравнение значений времени обработки для измерений, сделанных вручную и автоматически.

Автоматическое аннотирование и измерение позволило сэкономить в среднем 87 % времени, затраченного на обработку, в сравнении с ручной обработкой. Например, общее время аннотирования для TAV составило 7060 миллисекунд (мс). С другой стороны, время автоматического аннотирования с использованием HeartAssist™ составило всего 842 мс.

Трудные случаи

Иногда результаты применения HeartAssist^TM с получением нечетких изображений интерпретировали, классифицировав их в две отдельные категории. Первая категория включала результаты, полученные с использованием HeartAssist^TM, которые считались приемлемыми, как и результаты экспертов при классификации срезов RVOT, 3VV, 3VT и 3VV PA. Как упоминалось ранее, различия между данными срезами были минимальными (рис. 4). Вторая категория включала результаты, когда технологии HeartAssist^TM удалось правильно классифицировать даже проблемные изображения благодаря алгоритму глубокого обучения (рис. 5).

Обсуждение

HeartAssist^TM — это современная программа, разработанная для уменьшения времени обработки изображений при эхокардиографии плода. Кроме того, она помогает исследователям диагностировать ВПС с высокой точностью путем классификации срезов сердца плода и измерения параметров структур сердца плода. При разработке HeartAssist^TM за основу принимали важность эхокардиографии плода для обнаружения и диагностики ВПС.

Эхокардиографию плода можно проводить во втором триместре, когда анатомические структуры сердца могут быть визуализированы надлежащим образом. В соответствии с опубликованными практическими руководствами Международного общества ультразвуковой диагностики в акушерстве и гинекологии (ISUOG), необходимо проанализировать четырехкамерный срез (4CV) сердца плода и определить размер и связь между обоими выносящими трактами артерий даже у плодов с низким риском развития пороков сердца⁽²⁾.

Пренатальная эхокардиография играет важную роль в диагностике ВПС, так как позволяет улучшить исходы для плода. Исследователи должны уметь проводить исследование, сложность которого постоянно возрастает. Так, в соответствии с рекомендациями Американского института ультразвука в медицине (AIUM), для диагностики ВПС необходимо использовать 10 изображений в оттенках серого цвета, восемь изображений в режиме цветовой допплерографии, пять изображений в режиме импульсной допплерографии, оценку ЧСС и девять биометрических характеристик⁽³⁾.

Необходимо помнить, что каждодневная занятость и усталость многих исследователей может привести к получению противоречивых результатов в отношении ряда параметров, которые необходимо измерить. Так, для решения подобных проблем разработали единую автоматизированную систему. Автоматизированный анализ сердца плода может помочь исследователям в выявлении ВПС. Оценка положения сердца плода и визуализация плоскостей для классификации являются важными этапами, где на помощь приходит автоматизация. Программа HeartAssist^TM компенсируетнедостатки обследования вручную, предоставляя доступ к некоторым ключевым преимуществам. Она обеспечивает выполнение автоматической классификации и измерение 10 срезов сердца плода, полученных в ходе эхокардиографии плода. Отмечается более короткий период обработки изображений в сравнении с обследованием вручную. Подобные возможности приводят к более высокой производительности, более эффективной валидации и более быстрому проведению процедуры без изменений в результатах исследования, которые наблюдаются у исследователей, работающих вручную.

Выводы

Итак, HeartAssist^TM — это инструмент, облегчающий анализ сердца плода. Программу рекомендуется использовать для того, чтобы избавиться от недостатков исследования, проведенного вручную, которые заключаются в вариабельности результатов исследования у разных исследователей. Она также предназначена для исследователей без опыта проведения УЗИ сердца плода, у которых возникают трудности с получением данных измерений на практике. Наконец, с помощью HeartAssist^TM исследователь сможет получить непротиворечивые результаты, благодаря которым возможна повышенная частота выявления ВСП, приводящая к улучшенным перинатальным исходам.

Ссылки

1. Abuhamad A, Chaoui R. A Practical Guide to Fetal Echocardiography: Normal and Abnormal Hearts. Philadelphia: Wolters Kluwer Health; 2015.
2. Lee W, Allan L, Carvalho JS, Chaoui R, Copel J, Devore G, et al. ISUOG consensus statement: what constitutes a fetal echocardiogram? Ultrasound Obstet Gynecol. 2008;32(2):239-42.
3. AIUM Practice Parameter for the Performance of Fetal Echocardiography J Ultrasound Med. 2020;39(1):E5‑E16.
4. Abu-Harb M, Hey E, Wren C. Death in infancy from unrecognised congenital heart disease. Arch Dis Child. 1994;74(1):3-7.
5. Pasquini L, Mellander M, Seale A, Matsui H, Roughton M, Ho SY, et al. Z-scores of the fetal aortic isthmus and duct: an aid to assessing arch hypoplasia. Ultrasound Obstet Gynecol. 2007;29(6):628-33.
6. Li X, Zhou Q, Huang H, Tian X, Peng Q. Z-score reference ranges for normal fetal heart sizes throughout pregnancy derived from fetal echocardiography. Prenat Diagn. 2015;35(2):117-24.
7. Chaoui R, KS. H, R. B. Ultasound measurements of the fetal heart in the 4-chamber image plane Prenat Diagn. 1994;54(2):92-7.
8. Shapiro I, Degani S, Leibovitz Z, Ohel G, Tal Y, Abinader EG. Fetal cardiac measurements derived by transvaginal and transabdominal cross-sectional echocardiography from 14 weeks of gestation to term. Ultrasound Obstet Gynecol. 1998;12(6):404-18.
9. Dice LR. Measures of the amount of ecologic association between species Ecological Society of America. 1945;26(3):297-302.
10. Sorensen T. A method of establishing groups of equal amplitude in plant sociology based on similarity of species content. Biologiske skrifter. 1948;5(4):1-34.
11. Lee W, Riggs T, Amula V, Tsimis M, Cutler N, Bronsteen R, et al. Fetal echocardiography: z‑score reference ranges for a large patient population. Ultrasound Obstet Gynecol. 2010;35(1):28-34
12. Liang G, Zheng L. A transfer learning method with deep residual network for pediatric pneumonia diagnosis. Comput Methods Programs Biomed. 2020;187:104964.
13. Schneider C, McCrindle BW, Carvalho JS, Hornberger LK, McCarthy KP, Daubeney PE. Development of Z-scores for fetal cardiac dimensions from echocardiography Ultrasound Obstet Gyne-col. 2005;26(6):599-605.