Fully-automated global and segmental strain analysis of DENSE cardiovascular magnetic resonance using deep learning for segmentation and phase unwrapping

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作者
Sona Ghadimi,Daniel A. Auger,Xue Feng,Changyu Sun,Craig H. Meyer,Kenneth C. Bilchick,Jie Cao,Andrew D. Scott,John N. Oshinski,Daniel B. Ennis,Frederick H. Epstein
出处
期刊:Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance [Springer Nature]
卷期号:23 (1): 20-20 被引量:29
标识
DOI:10.1186/s12968-021-00712-9
摘要

Cardiovascular magnetic resonance (CMR) cine displacement encoding with stimulated echoes (DENSE) measures heart motion by encoding myocardial displacement into the signal phase, facilitating high accuracy and reproducibility of global and segmental myocardial strain and providing benefits in clinical performance. While conventional methods for strain analysis of DENSE images are faster than those for myocardial tagging, they still require manual user assistance. The present study developed and evaluated deep learning methods for fully-automatic DENSE strain analysis.

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