Khảo sát mối tương quan giữa phân số tống máu thất trái (EF) trên siêu âm tim 2D và 3D, sức căng dọc thất trái (GLS) đánh giá bằng trí tuệ nhân tạo với các thông số nêu trên khi đánh giá bằng phương pháp siêu âm tim do bác sĩ thực hiện. Đối tượng và phương pháp: Trong thời gian từ tháng 12/2020 đến tháng 12/2021, 208 bệnh nhân khám tim mạch tại Viện Tim Mạch, Bệnh Viện Bạch Mai được đưa vào nghiên cứu. Các bệnh nhân được làm siêu âm tim theo cùng một quy trình chuẩn đánh giá chức năng thất trái theo khuyến cáo của Hội Siêu Âm Tim Hoa Kỳ năm 2015. Phân suất tống máu thất trái EF trên siêu âm tim 2D và siêu âm tim 3D và sức căng dọc thất trái được đánh giá bằng hai phương pháp: phương pháp siêu âm tim thường quy do bác sĩ thực hiện và phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo với phần mềm đánh giá chức năng tim tự động, ứng dụng các thuật toán học máy và học sâu đánh giá phân suất tống máu siêu âm tim 2D và siêu âm tim 3D, đánh giá sức căng dọc toàn bộ thất trái GLS tự động. Kết quả: Trí tuệ nhân tạo nhận định được đúng 591/624 mặt cắt siêu âm của các đối tượng nghiên cứu, tỷ lệ nhận định đúng là 95%. Đối với từng mặt cắt siêu âm, AI nhận định đúng mặt cắt 4 buồng, mặt cắt 2 buồng, mặt cắt 3 buồng với tỷ lệ cao lần lượt là 94,2%, 94,7% và 95,2%. Kết quả xác định thời điểm cuối tâm thu, cuối tâm trương với AI bằng phương pháp học sâu khi so sánh với kết quả xác định thời điểm cuối tâm thu, cuối tâm trương do bác sĩ làm siêu âm tim thực hiện cho thấy sự chênh lệch rất thấp kể cả tính bằng số khung hình/giây và tính bằng số mili giây. Có mối tương quan tuyến tính thuận chặt chẽ giữa phân suất tống máu trên siêu âm tim 2D và 3D đo bằng trí tuệ nhân tạo AI và do bác sĩ siêu âm đo, tương ứng với r = 0,78, p<0,001 và r = 0,65, p<0,001. Có mối tương quan tuyến tính thuận chặt chẽ giữa sức căng dọc toàn bộ thất trái GLS đo bằng trí tuệ nhân tạo AI với GLS do bác sĩ siêu âm tim đo trên siêu âm đánh dấu mô cơ tim, r = 0,71, p< 0,001. Kết luận: Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá phân suất tống máu thất trái trên siêu âm tim 2D và 3D và sức căng dọc toàn bộ thất trái có tính khả thi cao, các kết quả thu được có tính chính xác cao khi so sánh với kết quả đánh giá chức năng tim được thực hiện bởi chuyên gia siêu âm.
To investigate if fully automated measurements of two-dimensional (2D) and three dimensional (3D) echocardiographic left ventricular ejection fraction (EF) and 2D global longitudinal strain (GLS) using a novel technology based on machine learning, deep learning and artificial intelligence (Al) are feasible and comparable with a conventional application by echocardiography cardiologists. Methods: From 12/2020 to 12/2021, 208 patients with heart disease with a wide range of EF were enrolled in the study in Vietnam National Heart Institute, Bach Mai hospital. Three standard apical cine-loops were analyzed using the Al model. The Al automated method measured 2D EF, 3D EF and GLS and was compared with conventional methods performed by echocardiography cardiologists. Results: The Al method succeeded to both correctly classify all three standard apical views in 95% of patients (four-chamber view: 94,2%; two-champer view:94,7% và three-chamber view: 95,2%.) and perform precise timing of cardiac events. There were strong correlations between 2D/3D EF measured by Al and the 2D/3D EF measured by echocardiography cardiologists (r = 0,78, p<0,001 and r = 0,65, p<0,001, respectively). There was a strong correlation between GLS measured by Al and the GLS measured by echocardiography cardiologists on speckle tracking echocardiography (r = 0,71, p< 0.001). Conclusion: Fully automated measurements of 2D/3D left ventricular ejection fraction and global longitudinal strain using a novel machine learning, deep learning Al-based technology are feasible and fast and they yield results comparable with conventional methods performed by echocardiography cardiologists.
- Đăng nhập để gửi ý kiến