基于深度学习的人工智能模型自动量化超声心动图左心室射血分数初步探索

赫兰, 路洋, 夏志刚, 谢晓奕, 杜丽丽, 顾淑莲, 马兰, 贺永明, 申锷

赫兰, 路洋, 夏志刚, 谢晓奕, 杜丽丽, 顾淑莲, 马兰, 贺永明, 申锷. 基于深度学习的人工智能模型自动量化超声心动图左心室射血分数初步探索[J]. 实用临床医药杂志, 2024, 28(9): 9-14. DOI: 10.7619/jcmp.20240289
引用本文: 赫兰, 路洋, 夏志刚, 谢晓奕, 杜丽丽, 顾淑莲, 马兰, 贺永明, 申锷. 基于深度学习的人工智能模型自动量化超声心动图左心室射血分数初步探索[J]. 实用临床医药杂志, 2024, 28(9): 9-14. DOI: 10.7619/jcmp.20240289
HE Lan, LU Yang, XIA Zhigang, XIE Xiaoyi, DU Lili, GU Shulian, MA Lan, HE Yongming, SHEN E. A preliminary exploration of a deep learning-based artificial intelligence model for automatic quantification of echocardiographic left ventricular ejection fraction[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2024, 28(9): 9-14. DOI: 10.7619/jcmp.20240289
Citation: HE Lan, LU Yang, XIA Zhigang, XIE Xiaoyi, DU Lili, GU Shulian, MA Lan, HE Yongming, SHEN E. A preliminary exploration of a deep learning-based artificial intelligence model for automatic quantification of echocardiographic left ventricular ejection fraction[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2024, 28(9): 9-14. DOI: 10.7619/jcmp.20240289

基于深度学习的人工智能模型自动量化超声心动图左心室射血分数初步探索

基金项目: 

上海市徐汇区院地合作项目 23XHYD-22

详细信息
    通讯作者:

    申锷, E-mail: shene2008@163.com

  • 中图分类号: R445.1;R541;TP393

A preliminary exploration of a deep learning-based artificial intelligence model for automatic quantification of echocardiographic left ventricular ejection fraction

  • 摘要:
    目的 

    利用超声心动图静态视图, 构建一种基于深度学习的人工智能模型, 以自动量化左心室射血分数(LVEF)。

    方法 

    将1 902例成人左心室收缩末期和舒张末期的多切面超声心动图视图数据纳入本研究。将收集的数据集分为开发集(1 610例, 其中1 252例用于模型训练, 358例用于参数调整)、内部测试集(177例, 用于内部验证)和外部测试集(115例, 用于外部验证和泛化性检测)。该模型通过精确识别左心室心内膜边界和关键点检查, 实现左心室分割和自动量化LVEF。采用Dice系数评估左心室分割模型的性能; 采用Pearson相关系数和组内相关系数评估自动测量的LVEF与参考标准的相关性和一致性。

    结果 

    左心室分割模型性能良好, 内部和外部独立测试集的Dice系数均≥ 0.90; 自动测量的LVEF与心脏专家人工测量的一致性中等, 内部测试集的Pearson相关系数为0.46~0.71, 组内相关分析一致性为0.39~0.57; 外部测试集的Pearson相关系数为0.26~0.54, 组内相关分析一致性为0.23~0.50。

    结论 

    本研究构建了一种性能较好的左心室分割和关键点检测模型, 但初步应用该模型自动定量LVEF的效能一般, 尚需进一步优化算法, 提高模型泛化性。

    Abstract:
    Objective 

    To construct a deep learning-based artificial intelligence model to automatically quantify left ventricular ejection fraction (LVEF) using static views of echocardiography.

    Methods 

    The study included data of 1, 902 adults with left ventricular multi-slice echocardiographic views at end-systole and end-diastole. The collected dataset was divided into development set (1, 610 cases, with 1, 252 cases for model training and 358 cases for parameter adjustment), internal test set (177 cases for internal validation), and external test set (115 cases for external validation and generalization testing). The model achieved left ventricular segmentation and automatic quantification of LVEF through precise identification of the left ventricular endocardial boundary and inspection of key points. The Dice coefficient was employed to evaluate the performance of the left ventricular segmentation model, while the Pearson correlation coefficient and the intraclass correlation coefficient were used to assess the correlation and consistency between the automatically measured LVEF and the reference standard.

    Results 

    The left ventricular segmentation model performed well, with Dice coefficients ≥ 0.90 for both the internal and external independent test sets; the agreement between the automatically measured LVEF and the cardiologists' manual measurements was moderate, with Pearson correlation coefficients ranging from 0.46 to 0.71 and intragroup correlation analysis agreements from 0.39 to 0.57 for the internal test set; and Pearson correlation coefficients for the independent external test set were 0.26 to 0.54 and intra-group correlation analysis agreement of 0.23 to 0.50.

    Conclusion 

    In this study, a left ventricular segmentation model with better performance is constructed, and initial application of the model for automatic quantification of LVEF for two-dimensional echocardiography has general performance, which requires further optimisation of the algorithm to improve the model generalisation.

  • 心力衰竭指心脏功能或结构异常引起心脏射血功能受损及心室充盈障碍的临床综合征[1]。慢性心力衰竭(CHF)多发于中老年人,随着人口老龄化程度的加剧,近年来CHF发病率显著升高[2]。心室重构是心力衰竭的病理基础,包括心肌细胞肥大及心肌纤维化,心肌长期受缺血、缺氧等因素的影响可引发心肌组织结构改变[3]。血管紧张素转化酶抑制剂(ACEI)和血管紧张素Ⅱ受体阻滞剂(ARB)均能有效改善心肌重构状况,发挥抗心力衰竭作用[4]。ACEI联合ARB方案已被广泛用于临床CHF的治疗中,且取得了良好疗效[5]。但有研究[6]称,肠道微生物可通过免疫调节与代谢机制参与CHF病理过程,故调节肠道微生态平衡对抑制CHF进展至关重要。益生菌作为肠道微生物干预手段,能有效清除致病菌,恢复肠道微生态平衡。本研究探讨益生菌联合ACEI和ARB方案对CHF患者的疗效及对患者心肌纤维化、肠道微生态、预后的影响,现报告如下。

    选取2020年3月—2022年5月在昆明市第二人民医院治疗的112例CHF患者作为研究对象,随机分为研究组和对照组,每组56例。纳入标准: ①符合《中国心力衰竭诊断和治疗指南2018》[7]诊断标准者; ②年龄50~80岁者; ③美国纽约心脏病协会(NYHA)心功能分级[8]为Ⅱ~Ⅲ级者; ④自愿参与本研究者。排除标准: ①先天性心脏病、急性心力衰竭、瓣膜性心脏病患者; ②合并严重高血压、脑出血、脑梗死者; ③合并血液系统疾病、免疫系统疾病、感染性疾病或恶性肿瘤疾病者; ④严重肝肾功能异常者; ⑤有心脏手术史者。

    研究组男30例,女26例; 年龄50~78岁,平均(62.45±5.12)岁; 病程3~17年,平均(10.84±3.61)年; 原发病为高血压性心脏病20例、风湿性心脏病8例、缺血性心肌病28例, NYHA心功能分级为Ⅱ级33例、Ⅲ级23例。对照组男29例,女27例; 年龄54~78岁,平均(63.15±4.82)岁; 病程4~16年,平均(10.55±3.26)年; 原发病为高血压性心脏病24例、风湿性心脏病5例、缺血性心肌病27例,NYHA心功能分级为Ⅱ级38例、Ⅲ级18例。2组患者基线资料差异无统计学意义(P>0.05), 具有可比性。本研究经医院医学伦理委员会审核批准。

    对照组采用ARB联合ACEI治疗, ARB选用厄贝沙坦(国药准字H20030016, 浙江华海药业股份有限公司), 150 mg/d, ACEI选用依那普利(国药准字J20160082,杭州默沙东制药有限公司), 10~20 mg/d。研究组在对照组的基础上联用双歧杆菌活菌胶囊(国药准字S10950032, 上海信谊药厂有限公司)治疗, 0.42 g/次, 3次/d, 饭后口服。2组患者均连续治疗4个月。

    参照《中药新药临床研究指导原则》[9]评估。显效是指体征及症状缓解,心功能分级提升≥2级; 有效是指症状及体征缓解,心功能分级提升 < 2级; 无效是指症状及体征无改善或有加重,心功能分级未见显著提升。总有效率=显效率+有效率。

    治疗前后采用超声心动图检测2组患者左心室射血分数(LVEF)、左室舒张末期内径(LVEDD)、左室收缩末期内径(LVESD)和左心室收缩末期容积(LVESV)。

    抽取2组患者治疗前后空腹静脉血5 mL, 抗凝后以3 000 r/min离心10 min, 于-80 ℃保存待测。采用酶联免疫吸附试验检测Ⅰ型胶原前体C前肽(PⅠCP)、Ⅲ型胶原前体N前肽(PⅢNP)、Ⅰ型胶原羧基端肽(ⅠCTP)水平。

    嘱患者入院后次日及治疗后留取清晨粪便0.5 g, 放置于粪便DNA提取液中,提取总DNA, 测定DNA浓度与纯度,采用1%琼脂糖凝胶电泳检测DNA提取质量,采用聚合酶链反应(PCR)扩增及基因测序技术测定肠道菌群丰度。

    采用超高效液相色谱-串联质谱法检测血浆氧化三甲胺(TMAO)水平,采用酶联免疫吸附试验检测血清肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-1β(IL-1β)水平。

    治疗后观察2组患者用药安全性。所有患者随访3个月,每月电话随访1次,比较2组患者的短期预后,记录2组患者再入院率及病死率。

    采用SPSS 23.0统计学软件分析数据,计量资料以(x±s)描述,比较采用t检验,计数资料以[n(%)]描述,比较行χ2检验, P < 0.05为差异有统计学意义。

    研究组总有效率为71.43%, 高于对照组的51.79%, 差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 1

    表  1  2组患者治疗效果比较[n(%)]
    组别 n 显效 有效 无效 总有效
    对照组 56 12(21.43) 17(30.36) 27(48.21) 29(51.79)
    研究组 56 18(32.14) 22(39.29) 16(28.57) 40(71.43)*
    与对照组比较, * P < 0.05。
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    治疗前,2组心功能指标比较,差异无统计学意义(P>0.05); 治疗后,研究组LVEF高于对照组, LVEDD、LVESD、LVESV小于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 2

    表  2  2组患者心功能指标比较(x±s)
    组别 n LVEF/% LVEDD/mm LVESD/mm LVESV/mL
    治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后
    对照组 56 44.02±5.05 48.44±6.22* 65.05±4.88 44.02±4.05* 53.11±4.05 40.15±3.81* 54.28±4.28 40.45±3.64*
    研究组 56 44.25±5.12 53.12±5.18*# 64.18±6.02 50.25±5.18*# 53.29±3.84 35.61±3.42*# 53.28±5.11 34.18±3.55*#
    LVEF: 左心室射血分数; LVEDD: 左室舒张末期内径; LVESD: 左室收缩末期内径; LVESV: 左心室收缩末期容积。
    与治疗前比较, *P < 0.05; 与对照组比较, #P < 0.05。
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    治疗前, 2组PICP、PⅢNP、PⅠCP/PⅢNP、ⅠCTP比较,差异无统计学意义(P>0.05); 治疗后, 2组PⅠCP、PⅢNP、ⅠCTP均低于治疗前,研究组PⅠCP/PⅢNP高于治疗前,差异有统计学意义(P < 0.05);治疗后,研究组PⅠCP/PⅢNP高于对照组,ⅠCTP低于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 3

    表  3  2组患者心肌纤维化指标比较(x±s)
    组别 n PⅠCP/(pg/mL) PⅢNP/(pg/mL) PⅠCP/PⅢNP ⅠCTP/(ng/mL)
    治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后
    对照组 56 2 715.84±478.62 1 218.55±426.82* 6 145.92±502.61 2 212.52±175.61* 0.49±0.11 0.53±0.18 621.55±60.08 384.29±48.56*
    研究组 56 2 842.51±448.72 1 154.61±648.52* 6 255.82±513.41 2 184.55±148.62* 0.47±0.08 0.63±0.21*# 631.45±60.22 205.15±40.28*#
    PⅠCP: Ⅰ型胶原前体C前肽; PⅢNP: Ⅲ型胶原前体N前肽; ⅠCTP: Ⅰ型胶原羧基端肽。与治疗前比较, * P < 0.05; 与对照组比较, #P < 0.05。
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    治疗前, 2组变形菌门、放线菌门、厚壁菌门、拟杆菌门、梭杆菌门丰度比较,差异无统计学意义(P>0.05); 治疗后, 2组变形菌门、放线菌门、厚壁菌门、梭杆菌门丰度均低于治疗前,拟杆菌门丰度高于治疗前,差异有统计学意义(P < 0.05); 治疗后,研究组变形菌门、放线菌门、厚壁菌门、梭杆菌门丰度均低于对照组,拟杆菌门丰度高于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 4

    表  4  2组患者肠道菌群丰度比较(x±s)  %
    组别 n 变形菌门 放线菌门 厚壁菌门 拟杆菌门 梭杆菌门
    治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后
    对照组 56 8.62±1.09 7.45±0.84* 14.62±3.15 10.59±2.16* 63.08±5.67 48.67±5.22* 28.08±4.12 31.18±4.62* 0.92±0.15 0.85±0.12*
    研究组 56 8.45±1.28 6.52±1.03*# 14.65±2.38 5.78±2.02*# 63.55±6.22 27.85±4.26*# 28.16±4.15 55.64±5.22*# 0.91±0.22 0.72±0.13*#
    与治疗前比较, * P < 0.05; 与对照组比较, #P < 0.05。
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    治疗前, 2组TMAO、TNF-α、IL-1β水平比较,差异无统计学意义(P>0.05); 治疗后, 2组TMAO、TNF-α、IL-1β水平低于治疗前,且研究组低于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 5

    表  5  2组TMAO、TNF-α、IL-1β水平比较(x±s)
    组别 n TMAO/(mg/L) TNF-α/(μg/L) IL-1β/(μg/L)
    治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后
    对照组 56 0.65±0.04 0.52±0.06* 12.46±2.16 9.22±1.15* 21.68±3.55 16.42±2.18*
    研究组 56 0.66±0.08 0.44±0.05*# 12.15±2.55 6.02±1.08*# 21.18±4.15 10.55±1.84*#
    TMAO氧化三甲胺; TNF-α: 肿瘤坏死因子-α; IL-1β: 白细胞介素-1β。与治疗前比较, * P < 0.05; 与对照组比较, #P < 0.05。
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    用药后, 2组患者均未发生严重不良反应。出院3个月内,研究组再入院率为12.50%(7/56), 低于对照组的30.36%(17/56), 差异有统计学意义(P < 0.05); 研究组患者病死率为1.79%(1/56), 对照组患者病死率为7.14%(4/56), 差异无统计学意义(P>0.05)。

    CHF是大多数心血管疾病的终末阶段,为心脏病患者的主要死因,临床特征为心输出量下降及心室射血能力降低[10-12]。心室重构为心力衰竭的发病机制之一,涉及心肌纤维化,心肌细胞面对缺血、缺氧、心脏负荷过重等刺激时可引发心肌纤维化[13-15]。心肌纤维化包括心肌成纤维细胞异常分化和间质纤维化,可表现为胶原蛋白过量积累,引发心肌细胞功能障碍。本研究结果显示,治疗后,研究组总有效率(71.43%)显著高于对照组(51.79%), 且研究组LVEF显著高于对照组, LVEDD、LVESD、LVESV显著小于对照组, ⅠCTP水平显著低于对照组,表明益生菌联合ACEI和ARB治疗能有效改善CHF患者的心功能,减轻心肌纤维化。ACEI通过调控血管紧张素及缓激肽发挥作用,可有效干预心肌重构进程[16]。ARB可拮抗血管紧张素Ⅱ受体,中断其介导的促心肌纤维化效应,从而促进心肌重构的逆转。临床研究[17]发现, CHF与肠道微生物失衡紧密关联,特别是拟杆菌属的富集。益生菌联合ACEI和ARB能有效改善CHF患者心功能,减轻心肌纤维化,这可能是因为益生菌对肠道微生态具有正面调节作用,但具体机制有待深入探索。

    本研究中,治疗后, 2组变形菌门、放线菌门、厚壁菌门、梭杆菌门丰度均降低,拟杆菌门丰度均升高,且研究组各菌门丰度改善情况显著优于对照组,研究组TMAO、TNF-α、IL-1β水平显著低于对照组,表明益生菌联合ACEI和ARB能有效改善CHF患者肠道微生态,减轻炎症反应,抑制疾病进展。益生菌干预能增加人体肠道有益菌,发挥调节肠道菌群的作用。大量研究[18-19]证实, TMAO可影响心肌梗死的发生与发展。TMAO由肝脏催化产生,属于肠道菌群代谢产物,可诱导清道夫细胞受体上调而干扰胆固醇的运输、分化及代谢,促进动脉粥样硬化,引发心力衰竭[20]。此外,高水平TMAO可促进TNF-α、IL-1β等炎症因子分泌,通过激活MAPK途径,增强内皮细胞炎症反应,损害血管功能,增加心脏负担[21]。相关研究[22]指出, CHF患者血浆TMAO水平升高。肠道菌群是TMAO的转化工具,其失衡会大量氧化TMAO, 引发血管炎症反应[23]。既往研究[24]证实,心肌梗死患者肠道致病菌增加,肠道屏障被破坏,肠黏膜通透性增强,大量细菌及毒素通过肠壁入血,引发机体炎症反应,加重心脏负担,促进心血管疾病进展,故补充肠道有益菌以控制TMAO氧化情况十分重要。本研究中,2组患者均未发生严重不良反应,提示2种治疗方案均安全可靠。本研究还发现,研究组出院后3个月内再入院率(12.50%)显著低于对照组(30.36%), 表明益生菌联合ACEI和ARB治疗CHF的效果更佳,这可能与益生菌改善患者肠道微生态有关。

    综上所述,与ACEI联合ARB方案相比,益生菌联合ACEI和ARB方案不仅能提升治疗有效率,还能改善患者肠道微生态、心功能,减轻心肌纤维化,降低再入院率。但本研究随访时间较短,且纳入样本量较少,有待延长随访时间开展大样本量研究加以验证。

  • 图  1   左心室分割与关键点检测模型整体网络架构

    表  1   入组人群临床基线资料特征比较(x±s)[n(%)]

    基线资料 开发集(n=1 610) 内部测试集(n=177) 外部测试集(n=115)
    838(52.05) 102(57.62) 43(37.39)
    772(47.95) 75(42.37) 72(62.61)
    年龄/岁 59.33±19.60 59.32±12.94 56.37±24.85
    体表面积/m2 1.76±0.27 1.75±0.19 1.56±0.44
    左心室舒张末期容积/mL 97.54±30.46 98.88±33.19 71.29±30.31
    左心室收缩末期容积/mL 35.15±18.73 35.24±18.80 29.35±14.31
    左心室射血分数/% 64.80±5.86 65.36±6.44 81.86±20.45
    左心室舒张末期直径/mm 45.63±6.27* 46.76±5.94 41.36±7.79
    与内部测试集比较, * P < 0.05。
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    表  2   分割任务Dice相似系数(x±s)

    Dice相似系数 心尖2腔心切面 心尖3腔心切面 心尖4腔心切面
    内部测试集 外部测试集 内部测试集 外部测试集 内部测试集 外部测试集
    舒张末期帧 0.94±0.04 0.93±0.04 0.94±0.03 0.91±0.03 0.96±0.02 0.94±0.03
    收缩末期帧 0.92±0.03 0.90±0.06 0.91±0.06 0.90±0.05 0.93±0.03 0.91±0.04
    舒张末期帧+收缩末期帧 0.93±0.04 0.92±0.05 0.94±0.03 0.91±0.04 0.94±0.03 0.93±0.04
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    表  3   模型自动测量左心室与参考标准Pearson相关系数和ICC

    相关系数 数据集 心尖2腔心+心尖4腔心切面 心尖2腔心+心尖3腔心切面 心尖3腔心+心尖4腔心切面
    收缩末期帧 舒张末期帧 收缩末期帧 舒张末期帧 收缩末期帧 舒张末期帧
    Pearson相关系数 内部测试集 0.77 0.58 0.68 0.51 0.64 0.53
    外部测试集 0.39 0.19 0.38 0.30 0.36 0.23
    内部测试集+外部测试集 0.54 0.25 0.49 0.30 0.42 0.25
    组内相关系数 内部测试集 0.73(0.58, 0.82) 0.47(0.13, 0.67) 0.59(0.27, 0.76) 0.33(-0.04, 0.47) 0.56(0.70, 0.31) 0.41(0.08, 0.62)
    外部测试集 0.32(0.13, 0.48) 0.15(-0.02, 0.32) 0.35(0.18, 0.51) 0.29(0.11, 0.45) 0.31(0.14, 0.47) 0.20(0.03, 0.37)
    内部测试集+外部测试集 0.53(0.44, 0.61) 0.25(0.14, 0.36) 0.47(0.37, 0.56) 0.27(0.15, 0.39) 0.42(0.31, 0.51) 0.25(0.14, 0.36)
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-01-15
  • 修回日期:  2024-02-29
  • 网络出版日期:  2024-05-14
  • 刊出日期:  2024-05-14

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