Зміст доступний на ScienceDirect
Дослідження у ветеринарній науці
Домашня сторінка журналу: www.elsevier.com/locate/rvsc
Розробка алгоритму на основі штучного інтелекту для прогнозування тяжкості міксоматозної дегенерації мітрального клапана за торакальними рентгенограмами з використанням двох систем градації
Carlotta Valente a,*, Marek Wodzinski b,c, Carlo Guglielmini a, Helen Poser a, David Chiavegato d, Alessandro Zotti a, Roberto Venturini d, Tommaso Banzato a
- a Департамент ветеринарної медицини, тваринництва та здоров'я, Падуанський університет, Viale dell'Università 16, 35020, Леньяро, Падуя, Італія
- b Департамент вимірювань та електроніки, Краківський університет AGH, Al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Краків, Польща
- c Інститут інформаційних систем, Університет прикладних наук — Західна Швейцарія (HES-SO Valais), Rue de Technopôle 3, 3960 Сьєрр, Швейцарія
- d Ветеринарна клініка AniCura Arcella, Via Cardinale Callegari 48, 35133 Падуя, Італія
ІНФОРМАЦІЯ ПРО СТАТТЮ
Ключові слова: собака, серце, радіологія, ехокардіографія, шкала MINE, штучний інтелект
АНОТАЦІЯ
Розроблено та протестовано згорткову нейронну мережу для серця (heart-CNN) для автоматичної класифікації рентгенограм грудної клітки в собак, уражених міксоматозною дегенерацією мітрального клапана (МДМК), на різних стадіях тяжкості захворювання. Проведено ретроспективне багатоцентрове дослідження. Латеральні рентгенограми собак із супутнім рентгенологічним та ехокардіографічним дослідженням були відібрані з внутрішніх баз даних двох установ. Собак класифікували як здорових, B1, B2, C та D на основі настанов Американського коледжу внутрішньої ветеринарної медицини (ACVIM), а також як здорових, із легкою, помірною, тяжкою та пізньою стадією на основі ехокардіографічної шкали мітральної недостатності (MINE). Ефективність heart-CNN оцінювали за допомогою матриць плутанини, кривих робочих характеристик приймача, а також аналізу t-SNE та UMAP. Площа під кривою (AUC) становила 0,88, 0,88, 0,79, 0,89 та 0,84 для здорових та стадій B1, B2, C і D за ACVIM відповідно. Згідно зі шкалою MINE, AUC становила 0,90, 0,86, 0,71, 0,82 та 0,82 для здорових, легкої, помірної, тяжкої та пізньої стадії відповідно. Розроблений алгоритм продемонстрував добру точність у прогнозуванні стадій МДМК на основі обох систем класифікації, що доводить його потенційну корисність як інструменту ранньої діагностики МДМК у собак.
1. Вступ
Міксоматозна дегенерація мітрального клапана (MMVD) у собак становить приблизно 75% випадків захворювань серця у собак і є найпоширенішим набутим захворюванням серця у дорослих собак дрібних і середніх порід (Borgarelli and Buchanan, 2012). Міксоматозна дегенерація мітрального клапана — прогресуюче захворювання, яке на пізніх стадіях може призводити до застійної серцевої недостатності (CHF). Згідно з найновішими настановами Американського коледжу ветеринарної внутрішньої медицини (ACVIM), собак із MMVD можна класифікувати як компенсованих (стадії B1 і B2) або декомпенсованих (стадії C і D) на основі клінічної, рентгенографічної та ехокардіографічної оцінки. Зокрема, настанови ACVIM визначають стадію A як собак без структурних аномалій серця (тобто без серцевого шуму), але з високим ризиком розвитку серцевої недостатності; стадію B1 як безсимптомних собак без рентгенографічних або ехокардіографічних ознак збільшення лівого передсердя та шлуночка, а також тих, у яких наявні лише мінімальні ознаки ремоделювання серця (тобто збільшення лівого передсердя та нормальний лівий шлуночок або навпаки); стадію B2 як безсимптомних собак зі збільшенням лівого передсердя та шлуночка; стадію C як симптомних собак з наявними або перенесеними клінічними ознаками серцевої недостатності (тобто набряк легень, асцит, синкопе) внаслідок тяжкої MMVD; стадію D як симптомних собак, рефрактерних до стандартного лікування серцевої недостатності (Keene et al., 2019).
Нещодавно для класифікації міксоматозної дегенерації мітрального клапана (МДМК) у собак було запропоновано нову, простішу у використанні шкалу тяжкості — ехокардіографічна шкала мітральної недостатності (Mitral INsufficiency Echocardiographic score, MINE) (Vezzosi et al., 2021). Ця система стадіювання базується на чотирьох рутинно отриманих ехокардіографічних параметрах: співвідношенні лівого передсердя до аорти (LA/Ao), кінцево-діастолічному діаметрі лівого шлуночка, нормалізованому за масою тіла (LVIDd-N), фракційному скороченні лівого шлуночка (FS) та піковій швидкості трансмітрального потоку хвилі E. Собак можна класифікувати як такі, що мають легкий, помірний, тяжкий або пізній ступінь, відповідно до загальної оцінки, отриманої шляхом підсумовування окремих балів, набраних за чотирма
Адреса електронної пошти: carlotta.valente@unipd.it (C. Valente).
* Автор для листування.
ехокардіографічні змінні, кожна з яких має специфічні граничні значення з балом від 1 до 4. Клас тяжкості кожного пацієнта розраховується шляхом підсумовування балів за кожною змінною. Собаку класифікують як таку, що має легкий, помірний, тяжкий або пізній ступінь, коли загальний бал MINE становить 4–5, 6–7, 8–12 та 13–14 відповідно.
Ехокардіографія є золотим стандартом діагностичної техніки для діагностики та стадіювання MMVD і відіграє ключову роль як для ухвалення терапевтичних рішень, так і для прогностичних аспектів. Однак вона може бути тривалою в часі та потребує дорогого обладнання й досвідчених операторів: зазвичай розраховують кілька вимірювань для оцінки як структурного, так і гемодинамічного стану серця, тоді як оцінка серцевої тіні (cardiac silhouette) на торакальних рентгенограмах часто є першолінійною візуалізаційною технікою для раннього виявлення хвороби серця та наявності набряку легень і/або плеврального випоту. Тим не менш, інтерпретація торакальних рентгенівських знімків може бути складною і також може вимагати присутності досвідченого радіолога.
З цих причин останнім часом наукові дослідження приділяють велику увагу розробці алгоритмів на основі методів штучного інтелекту (ШІ), спрямованих на підтримку клінічної діяльності як у гуманній, так і у ветеринарній медицині. Розробка та використання цих засобів підтримки прогресивно зростають у кількох медичних галузях, зокрема у візуалізації серцево-судинної системи (Dey et al., 2019). У людей розроблені алгоритми на основі ШІ використовуються для прогнозування захворювань серця, автоматичної інтерпретації зображень та покращення медичного обслуговування пацієнтів (Seetharam et al., 2020). Нещодавно було запропоновано модель на основі глибокого навчання для діагностики мітральної регургітації за торакальними рентгенограмами (Ueda et al., 2022).
Застосування алгоритмів на основі штучного інтелекту (ШІ) у ветеринарній медицині все ще перебуває на ранній стадії. Тим не менш, його використання для автоматичної оцінки серцевої тіні та легеневого патерну на торакальних рентгенограмах було запропоновано як у собак, так і в котів (Banzato et al., 2021a; Banzato et al., 2021b; Jeong and Sung, 2022; Li et al., 2020). Крім того, нещодавно було опубліковано алгоритм для прогнозування тяжкості MMVD за торакальними рентгенограмами у собак (Valente et al., 2023). Цей алгоритм продемонстрував добру точність у виявленні собак на стадіях B1 та C + D за ACVIM, але помірну точність у класифікації собак на стадії B2. У тому дослідженні класифікацію собак, уражених MMVD, проводили відповідно до настанов ACVIM. Наскільки відомо авторам, жодне дослідження не оцінювало застосування алгоритмів на основі ШІ для прогнозування стадії тяжкості MMVD за торакальними рентгенограмами та на основі балів MINE. Така система градації дала б змогу об'єктивно оцінювати собак із MMVD, знижуючи варіабельність, що виникає внаслідок ехокардіографічних вимірювань.
Таким чином, метою нашого дослідження було розробити згорткову нейронну мережу (CNN) для серця, здатну прогнозувати стадію MMVD на основі як настанов ACVIM, так і шкали MINE, за латеральними рентгенографічними зображеннями грудної клітки у собак. Діагностичну точність алгоритму оцінювали з використанням обох різних систем стадіювання.
2. Матеріали та методи
2.1. Дизайн дослідження та створення бази даних
У цьому ретроспективному багатоцентровому дослідженні дані було зібрано з Ветеринарної навчальної лікарні Університету Падуї та з Ветеринарної клініки AniCura Arcella (Падуя). З архівів обох установ було відібрано собак віком понад 6 років, яким одночасно виконували рентгенографію грудної клітки та ехокардіографічне дослідження. Було включено випадки, прийняті в період із липня 2012 року по листопад 2023 року. Тварин класифікували як на підставі настанов ACVIM (Keene et al., 2019), так і за шкалою MINE (Vezzosi et al., 2021), як описано вище. Серійну рентгенографію грудної клітки виконували деяким тваринам, особливо тим собакам, стан яких погіршувався з часом між кардіологічними оглядами, або тим, у яких розвинулася ЗСН. Собак, уражених іншими захворюваннями серця, тяжкими респіраторними станами (тобто фіброз легень, новоутворення, плевральний випіт) або системними захворюваннями, було виключено.
2.2. Рентгенографічне та ехокардіографічне дослідження
Для кожної тварини було отримано праву та, не в усіх випадках, ліву латеральну (RL та LL відповідно) проєкції з використанням цифрових радіологічних систем (FDR D-EVO 1200 G43, Fujifilm Corporation; Aria 450 HF, Foschi, Italy). Оцінювання рентгенографічного дослідження грудної клітки виконував досвідчений радіолог (TB — 15 років досвіду у ветеринарній діагностичній візуалізації). З аналізу було виключено рентгенограми, на яких силует серця був затемнений легеневою або плевральною патологією.
Трансторакальне ехокардіографічне дослідження було виконано в кожної собаки досвідченими операторами (CG, HP та DC) як у правому, так і в лівому парастернальному вікні з використанням стандартної проєкції (Thomas et al., 1993) та комерційно доступних ультразвукових сканерів (CX50, Philips, Eindhoven, Нідерланди; Philips, Affiniti 50, Італія). Ехокардіографічні параметри, використані для класифікації MMVD, вимірювали таким чином: LA/Ao розраховували за вимірюваннями лівого передсердя (LA) та аорти (Ao), отриманими з правої парастернальної проєкції по короткій осі на рівні основи серця, і збільшення LA вважали наявним, коли LA/Ao > 1,6 (Rishniw and Erb, 2000); внутрішній діастолічний діаметр лівого шлуночка вимірювали в M-режимі, отриманому з правої парастернальної проєкції по короткій осі на рівні сухожильних хорд, і потім нормалізували за масою тіла, при цьому значення LVIDd-N $\geq$ 1,7 вказували на дилатацію лівого шлуночка (Cornell et al., 2004); фракційне скорочення (FS) лівого шлуночка вимірювали в M-режимі, отриманому з правої парастернальної проєкції по короткій осі на рівні папілярного м'яза: пікову швидкість трансмітрального потоку E-хвилі отримували за допомогою імпульсно-хвильового доплера з лівої апікальної 4-камерної проєкції.