Abstract
Purpose : To assess the effect of applying an automated heart model based measurements of left ventricle (LV) and compare with manual and semi-automated measurements at Cardiovascular MR Imaging. Materials and Methods: Sixty-two patients who underwent cardiac 1.5T MR imaging were included. Steady state free precession cine images of 20 phases per cardiac cycle were obtained in short axis views and both 2-chamber and 4-chamber views. Epicardial and endocardial contours were drawn in manual, automated, and semi-automated ways. Based on these acquired contour sets, the end-diastolic (ED) and end-systolic (ES) volumes, ejection fraction (EF), systolic volume (SV) and LV mass were calculated and compared. Results: In EDV and ESV, the differences among three measurement methods were not statistically significant (P = .399 and .145, respectively). However, in EF, SV, and LV mass, the differences were statistically significant (P=.001, <001, <001, respectively) and the measured value from automated method tend to be consistently higher than the values from other two methods. Conclusion: An automatic heart model-based method grossly overestimate EF, SV and LV mass compared with manual or semi-automated methods. Even though the method saves a considerable amount of efforts, further manual adjustment should be considered in critical clinical cases.
목적: 자기공명 심장영상을 이용한 좌심실 파라미터 측정에 있어, 자동화 방식을 적용하였을 경우에 나타나는 효과를 분석하고 이를 수동 및 반자동 방식을 적용했을 경우 나타나는 결과와 비교하였다. 대상과 방법: 1.5T 자기공명 심장영상 촬영을 시행한 62명의 환자를 대상으로, 심장 주기당 20상의 단축 항정상태 자유세차 동영상과 심첨2방 및 심첨4방 영상을 얻었다. 심내막 경계와 심외막 경계를 수동, 자동, 반자동 방식으로 각각 구하여 이를 바탕으로 이완말기와 수축말기 용적, 박출 계수, 일회 박출량, 좌심실 질량을 계산하고 각 방식간 평균값 차이를 일원분산분석법을 이용 통계적 분석하였다. 결과: 이완말기와 수축말기 용적의 경우에는 세 방식으로 측정한 결과는 통계적으로 유의하게 다르지 않았다. (P = .399 and .145). 그러나, 박출 계수, 일회 박출량, 좌심실 질량의 경우에는 통계적으로 유의하게 다르게 나타났으며 (P=.001, < 001, < 001) 자동화 방식으로 측정한 측정치가 다른 두 방식에 비해 일관되게 큰 결과치를 보였다. 결론: 자동화 방식을 적용하여 측정한 좌심실의 박출 계수, 일회 박출량, 좌심실 질량의 측정치는 수동, 반자동 방식에 비해 과장된 값을 나타낸다. 자동화 방식으로 많은 노력을 절감할 수 있으나, 임상적으로 민감한 케이스에 대해서는 이에 더하여 수동적 교정을 고려해야 할 것이다.