Model‐based self‐supervised learning for quantitative assessment of myocardial oxygen extraction fraction and myocardial blood volume
Rattachement africain : us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
PURPOSE: To develop a model-driven, self-supervised deep learning network for end-to-end simultaneous mapping of myocardial oxygen extraction fraction (mOEF) and myocardial blood volume (MBV). METHODS: An asymmetrical spin echo-prepared sequence was used to acquire mOEF and MBV images. By integrating a physical model into the training process, a self-supervised learning (SSL) pattern can be regulated. A loss function consisted of the mean squared error, plus cosine similarity was used to improve the performance of network predictions for estimating mOEF and MBV simultaneously. The SSL network was trained and evaluated using simulated data with ground truths and human data in vivo from 10 healthy subjects and 10 patients with myocardial infarction. RESULTS: In the simulation study, the SSL method demonstrated the ability of generating relatively accurate mOEF, MBV, and ΔB maps simultaneously. In the in vivo study, healthy volunteers had an average mOEF of 0.6-0.7 and MBV of 0.11-0.13, comparable to literature-reported values. In the myocardial infarction regions, the average mOEF and MBV in 5 tested patients reduced to 0.45 ± 0.09 and 0.09 ± 0.02, which were significantly lower (p < 0.001) than those in normal regions (0.67 ± 0.04 and 0.13 ± 0.01, respectively). CONCLUSION: This work has demonstrated the initial feasibility of generating mOEF and MBV maps simultaneously by a model-driven, self-supervised learning method.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Model‐based self‐supervised learning for quantitative assessment of myocardial oxygen extraction fraction and myocardial blood volume
- Date Crossref
- 01/05/2025
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Mallinckrodt (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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The University of Texas Rio Grande Valley pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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First Affiliated Hospital of Zhengzhou University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of California Department of Radiology & pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of California System pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mallinckrodt Institute of Radiology Washington University School of Medicine St. Louis Missouri USA pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Department of Computer Science University of Texas Rio Grande Valley Edinburg Texas USA pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Mallinckrodt (United States), The University of Texas Rio Grande Valley et First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, avec 4 autres affiliations.
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