Deep Learning analysis of the LV myocardium in CCTA for identification of patients with significant coronary artery stenosis

Abstract

For pasienter med innsnevring av moderat alvorlighetsgrad i koronararteriene må betydningen av innsnevringen defineres. I klinisk praksis gjøres dette vanligvis gjennom å måle FFR (Fractional Flow Reserve). I denne prosedyren måles FFR under invasiv koronar angiografi (ICA), som har en liten helserisiko knyttet til seg. I Zreik et al. (2017) har en ikke-invasiv metode som bruker dyp læring på CCTA (Coronary Computed Tomography Angiography) bilder for å hente «features» fra venstre ventrikkels (VV) myokard vist seg å gi gode predikasjoner i sammenheng med å avgjøre alvorlighetsgraden til en innsnevring [4]. Dette er blitt gjort ved å først segmentere, for så å hente ut strukturelle «features» fra VV myokard. Denne masteroppgaven sikter seg inn på å reprodusere og videreutvikle metodene foreslått i Zreik et al. En automatisk «pipeline» har blitt implementert, som består av tre overordnede steg: 1) automatisk segmentering, 2) karakterisering av VV myokard gjennom clusteranalyse og autoencoding og 3) endeling klassifisering av pasienter med koronar hjertesykdom av funksjonell signifikans basert på «featurene» hentet ut i steg 2). Videre har flere aspekter vedrørende alle de tre stegene blitt utforsket.

Et datasett bestående av 66 CCTA bilder av pasienter som gjennomgikk invasive FFR-målinger har blitt brukt, hvor manuelle segmenteringer av VV myokard var tilgjengelig for 28 av pasientene. I steg 1 har tre ulike CNN arkitekturer for automatisk segmentering blitt evaluert gjennom 3-fold kryssvaliderings eksperimenter. Best resultater ble oppnådd for U-Net Standard med DSL, som resulterte i en gjennomsnittlig DSC på 0.89 på tvers av alle folds. Dette er sammenlignbart med resultatene rapportert i Zreik et al. (DSC: 0.91). Videre viste resultatene at introduksjon av en mer kompleks CNN arkitektur ikke ga forbedrede predikasjoner. I steg 2 ble flere underoppgaver gjennomført. Først ble en K-means algoritme som deler myokard inn i 500 del-regioner (clusters) implementert. Videre ble data innenfor hver «cluster» komprimert gjennom anvendelse av en konvensjonell auto-encoder (CAE) som var trent opp til å reprodusere CCTA «patches» (2D sub-region av et bilde) knyttet til «clusterene». De beste resultatene for auto-encoderen ble oppnådd for mindre patch-størrelser, som videre også ga de beste klassifiserings resultatene (steg 3). Til slutt ble informasjonen fra kodingene produsert av auto-encoderen og «clusterene» fra K-means algoritmen kombinert til en vektor av «features» som en karakterisering av myokard. Her evaluerte vi metoden foreslått i Zreik et al., tillegg til å foreslå en ny alternativ metode. I steg 3 ble klassifiseringen gjennomført ved å bruke både K-Nearest Neighbors (KNN) og Gaussian Process Classifierr (GPC). Vi greide ikke å reprodusere resultatene fra klassifiseringen av pasienter presentert i Zreik et al. (AUC ~ 0.74) ved å anvende (vår tolking av) metoden deres direkte. Best resultater ble oppnådd for GPC klassifisering gjennom å anvende den nye foreslåtte metoden for å kombinere/hente ut «features» og ved å inkludere et nytt ledd med «feature selection», noe som resulterte en AUC på ~ 0.70. En svakhet ved denne metoden er relatert til den tilfeldige rekkefølgen av clusters/features og metodens manglende evne til å konsistent hente ut «features» med en høy mengde informasjon for en usett populasjon. Som et bevis på dette, viser vi til at høy klassifiseringsytelse (AUC ~ 0.90) er mulig dersom «feature selection» blir gjennomført basert på hele datasettet.

For patients affected by coronary artery stenosis of intermediate severity, the significance of the stenosis has to be determined. In clinical practice, measuring the fractional flow reserve (FFR) is one of the most commonly utilized methods for evaluating the severity of the disease. In this procedure FFR measurements are conducted during invasive coronary angiography (ICA), which has a small health risk associated with it. In Zreik et al., a non-invasive method that uses Deep Learning to extract myocardial properties from coronary computed tomography angiography (CCTA) has shown that it may be possible to get accurate predictions on determining functionally significant stenosis [4]. This is accomplished by segmenting and extracting structural features from the left ventricle (LV) myocardium. This thesis aims to reproduce and extend the methods proposed in Zreik et al. In particular an automatic pipeline was implemented which consists of three main steps: 1) automatic segmentation, 2) characterization of the LV myocardium through clustering and autoencoding and 3) final classification of patients with functional significant CAD based on features extracted in step 2. Moreover, several aspects of all three steps were explored.

A dataset of 66 CCTAs from patients that underwent invasive FFR measurements was utilized, where manually performed segmentations of the LV myocardium was available for 28 of the patients. In step 1 we evaluated three different CNN architectures for automatic segmentation of the LV myocardium via 3-fold cross-validation experiments. The best results were obtained with the U-Net Standard and DSL which obtained an average DSC of 0.89 across all three folds, which is comparable with results reported in Zreik et al. (DSC: 0.91). Furthermore, increasing the complexity of the CNN did not yield improved results. In step 2 several sub-tasks were performed. First a K-means algorithm which divides the myocardium into 500 sub-regions was implemented. Further, the data within each cluster were compressed by application of an unsupervised/semi-supervised Convolutional Autoencoder (CAE) which was trained to reproduce CCTA patches (2D sub-region of an image) associated with the clusters. We found that the performance of the CAEs was best for smaller patch sizes, which also provided best results in the classification (step 3). Finally, the information from the encodings of all clusters were combined into a vector of features characterizing the myocardium. Here, we evaluated the approach suggested by Zreik et. al and propose an alternative approach. In step 3 the classification was performed with both K-Nearest Neighbors (KNN) and Gaussian Process Classifier (GPC). We were not able to reproduce the results for patient classification presented by Zreik et. al (AUC ~0.74) by applying (our understanding of) their method directly. The best results were obtained with the GPC classifier by applying our new approach for combining/extracting features and by including an additional layer of feature-selection, which achieved an AUC of ~ 0.70. However, a shortcoming of this approach is related to the random ordering of clusters/features and the inability to consistently select features with high amounts of information in unseen populations. As a proof of concept, we show that high classification (AUC ~ 0.90) is possible if feature selection is performed on the entire dataset.