S'abonner

Incremental prognostic value of fully-automatic LVEF by stress CMR using machine learning - 31/12/22

Doi : 10.1016/j.acvdsp.2022.10.117 
S. Toupin 1, , T. Pezel 2, T. Hovasse 3, F. Sanguineti 3, S. Champagne 3, T. Unterseeh 3, T. Chitiboi 4, A. Jacob 5, I. Borgohain 5, P. Sharma 5, P. Garot 6, J. Garot 3
1 Scientific Partnerships, Siemens Heathcare France, Saint-Denis 
2 Cardiologie, hôpital Lariboisière, AP–HP, Paris 
3 Cardiologie, Institut Cardiovasculaire Paris Sud (ICPS), Massy 
4 Digital technologies and innovation, Siemens Healthcare GmbH, Hamburg, Germany 
5 Digital technologies and innovation, Siemens Healthineers, Princeton, United States 
6 Angio, Institut cardiovasculaire Paris Sud (ICPS), Massy 

Corresponding author.

Résumé

Introduction

Cardiovascular magnetic resonance (CMR) is the gold standard to measure left ventricular ejection fraction (LVEF), and novel artificial intelligence-based automatic analyses have been proposed for less user interaction and time saving. However, whether automatic LVEF delivers similar information for risk stratification remains unknown.

Objective

To investigate the prognostic value for all-cause mortality of LVEF measured by stress CMR using a fully automatic machine learning algorithm without human correction.

Method

Between 2016 and 2018, all consecutive patients referred for vasodilator stress CMR were included and followed for the occurrence of all-cause death. A fully automatic machine learning algorithm was trained on 3700 scans and validated on 1719 unseen CMR studies to identify end-diastolic and end-systolic phases and segment LV volumes from short-axis cine images. The algorithm combines multiple deep learning networks for detection and segmentation with active contours approach. Manual and automatic LVEF were compared with Pearson correlation and Bland-Altman analysis. Cox regressions were performed to determine the prognostic value of automatic LVEF.

Results

Among 9883 patients included to this study, automatic LVEF was successfully computed in 9848 (99.6%) patients (66.7% male, mean age 66.4±12.2 years). The agreement between manual and automatic LVEF was good (bias=−0.01%, 95% limits of agreement, −6.7% to 6.7%; Pearson's correlation r=0.94). A total of 512 (5.2%) deaths were observed during a median (IQR) follow-up period of 4.5 (3.7–5.2) years. Both manual and automatic volumetric assessments showed similar impact on outcome in univariate analyses (manual LVEF: hazard ratio [HR], 0.96 [99.9%CI 0.95–0.97]; P<0.001; manual LVEF: HR, 0.95 [99.9%CI, 0.94–0.96]; P<0.001) and multivariable analyses (manual LVEF: HR, 0.96 [99.9%CI, 0.95–0.97]; P<0.001; automatic LVEF: HR, 0.96 [99.9% CI, 0.95–0.97]; P<0.001). Automatic LVEF showed an incremental prognostic value to predict all-cause mortality compared to a multivariable model including traditional risk factors, the presence of inducible ischemia and LGE (C-statistic improvement: 0.02; NRI=0.223; IDI=0.211; all P<0.001) (Fig. 1).

Conclusion

Automatic LVEF is equally predictive of all-cause mortality compared to manual LVEF and has an incremental prognostic value compared to traditional risk factors, and other stress CMR parameters.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2022  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 15 - N° 1

P. 63 - janvier 2023 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Factors associated with high-risk patent foramen ovale in ischemic stroke patients: SAFAS study
  • A. Lafont, L. Garnier, R. Didier, T. Pommier, A. Meloux, G. Dogon, G. Duloquin, Y. Bejot, C. Vergely, C. Guenancia
| Article suivant Article suivant
  • Incidence, predictive factors, and prognostic impact of residual shunt after percutenous patent foramen ovale closure
  • Q. Laissac, T. Levesque, N. Bettinger, T. Hemery, C. Tron, E. Guegan-Massardier, H. Eltchaninoff, E. Durand

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2025 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.