Misura automatica dello strain: ci si può fidare?
Fonte: Myhre, et al. 10.1093/ehjdh/ztad072.

L’analisi dello strain miocardico è considerata una misura sensibile della funzione sistolica globale cardiaca e delle anomalie della cinesi regionale. Gli algoritmi di deep learning (DL) potrebbero automatizzare l'interpretazione dell'imaging di deformazione ecocardiografica, facilitandone un utilizzo più ampio. In questo studio, gli autori hanno quindi sviluppato e addestrato un algoritmo automatizzato basato su DL per le misurazioni della deformazione ventricolare sinistra (VS) in un dataset interno. L’analisi della deformazione longitudinale globale (global longitudinal strain, GLS) è stata dunque convalidata esternamente in una coorte di individui taiwanesi real-world con e senza scompenso cardiaco (heart failure, HF) e in un dataset misurato in laboratorio centrale dello studio multinazionale PROMIS-HFpEF. Lo strain regionale è stato validato nello studio HMC-QU-MI su pazienti con sospetto infarto miocardico. Gli endpoint includevano misure di accordo (bias, differenza media assoluta [MAD], radice dell'errore quadratico medio [RMSE] e correlazione di Pearson [R]) e area sotto la curva (AUC) per identificare l'HF e le anomalie del movimento parietale regionale. L’algoritmo di DL ha analizzato con successo 3741 (89%) studi nella coorte taiwanese, 176 (96%) nello studio PROMIS-HFpEF e 158 (98%) nello studio HMC-QU-MI. Il GLS automatico ha mostrato un buon accordo con le misurazioni manuali (media ± SD): -18,9 ± 4,5% vs -18,2 ± 4,4%, rispettivamente, bias 0,68 ± 2,52%, MAD 2,0 ± 1,67, RMSE = 2,61, R = 0,84 nella coorte taiwanese; e -15,4 ± 4,1% vs -15,9 ± 3,6%, rispettivamente, bias -0,65 ± 2,71%, MAD 2,19 ± 1,71, RMSE = 2,78, R = 0,76 nello studio PROMIS-HFpEF. Nella coorte taiwanese, il GLS automatico ha identificato accuratamente i pazienti con HF (AUC = 0,89 per HF totale e AUC = 0,98 per HF con frazione di eiezione ridotta). In HMC-QU-MI, la strain regionale automatico ha identificato anomalie della cinesi reginale con un'AUC media = 0,80. In conclusione, gli algoritmi DL possono essere utili per interpretare le immagini di strain miocardico con una precisione simile alle misurazioni convenzionali.

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