Background: Clinical use of myocardial blood flow (MBF) and flow reserve (MFR) is increasing. Motion correction is necessary to obtain accurate results but can introduce variability when performed manually. We sought to reduce that variability with an automated motion-correction algorithm.
Methods: A blinded randomized controlled trial of two technologists was performed on the motion correction of 100 dynamic 82Rb patient studies comparing manual motion correction with manual review and adjustment of automated motion correction. Inter-rater variability between technologists for MBF and MFR was the primary outcome with comparison made by analysis of the limits of agreement. Processing time was the secondary outcome.
Results: Limits of agreements between the two technologists decreased significantly for both MBF and MFR, going from [- 0.22, 0.22] mL/min/g and [- 0.31, 0.36] to [- 0.12, 0.15] mL/min/g and [- 0.15, 0.18], respectively (both P < .002). In addition, the average time spent on motion correcting decreased by 1 min per study from 5:21 to 4:21 min (P = .001).
Conclusions: In this randomized controlled trial, the use of automated motion correction significantly decreased inter-user variability and reduced processing time.
Antecedentes: La utilización clínica del flujo sanguíneo miocárdico (MBF por sus siglas en inglés) y de la reserva de flujo coronario (MFR por sus siglas en inglés) está en aumento. La corrección de movimiento es necesaria para obtener resultados exactos, pero puede introducir variabilidad cuando se realiza manualmente. Nosotros buscamos reducir esa variabilidad con un algoritmo automático de corrección de movimiento. MéTODOS: Se realizó un ensayo controlado aleatorizado ciego de dos tecnólogos sobre la corrección de movimiento de 100 estudios dinámicos de pacientes de rubidio-82, comparando la corrección manual con la revisión y el ajuste de la corrección automática. La variabilidad interobservador entre los tecnólogos para MBF y MFR fue el resultado principal, con la comparación realizada por el análisis de los límites de concordancia. El tiempo de procesamiento fue el resultado secundario.
Resultados: Límites de concordancia entre los dos tecnólogos disminuyeron significativamente para MBF y MFR, de [− 0,22; 0,22] y [− 0,31; 0,36] a [− 0.12; 0,15] y [− 0,15; 0,18], respectivamente (P < ,002). Adicionalmente, el tiempo promedio de procesamiento disminuyo en 1 min por estudio, de 5:21 a 4:21 min (P = ,001).
Conclusiones: En este ensayo controlado aleatorizado, la utilización de corrección de movimiento automática disminuyo significativamente la variabilidad entre usarios y redujo el tiempo de procesamiento.
背景: 心肌血流量(MBF)和血流储备(MFR)的临床应用越来越多。使用运动校正可以得到更精准的结果,但手动校准可能会增加变异性。本文提出了一种通过自动校准算法来减少手动校正的变异性。 方法: 两名技术人员通过单盲随机对照试验对100名行动态82Rb检查的患者进行了运动校正,比较通过人工检查进行的手动运动校正和自动运动校正的差异。 以MBF和MFR在技术人员之间的一致性界限为主要分析结果,以处理时间为次要结果。 结果: 自动校准算法显著缩小MBF和MFR在两名技术人员之间的一致性界限,分别从[− 0.22, 0.22] mL/min/g和[− 0.31, 0.36]降到[− 0.12, 0.15] mL/min/g和[− 0.15, 0.18](均P < .002)。 此外,每次研究所花费的平均运动校正时间从5:21减少到4:21分钟(P = .001)。 结论: 在这项随机对照试验中,使用自动运动校正显著降低了操作人员之间的可变性并缩短了处理时间。.
Contexte: L’utilisation clinique du débit sanguin myocardique (DSM) et de la réserve de débit myocardique (RDM) est de plus en plus fréquente. La correction de mouvement durant la séquence d’images dynamiques est nécessaire pour obtenir des résultats justes, mais peut introduire de la variabilité lorsqu’elle est réalisée manuellement. Nous avons cherché à réduire cette variabilité en utilisant un algorithme de correction automatique de mouvement. MéTHODES: Un essai contrôlé aléatoire masqué a été réalisé pour vérifier l’efficacité de l’algorithme de correction automatique. Utilisant une population de 100 patients référés pour un protocole repos-effort dynamique au 82Rb, l’essai comparait la correction manuelle de mouvement à une rectification manuelle de la correction automatique pour deux opérateurs. La variabilité inter-opérateur du DSM et de la RDM, mesurée en termes d’intervalle de confiance (de niveau 0,95), constitue le résultat majeur de l’étude. Le temps de correction a aussi été analysé comme résultat secondaire. RéSULTATS: En utilisant l’algorithme de correction automatique, Les intervalles de confiance pour le DSM et la RDM sont significativement améliorés, allant de [− 0,22; 0,22] mL/min/g et [− 0,31; 0,36] à [− 0,12; 0,15] mL/min/g et [− 0,15; 0,18], respectivement (P < ,002). Par ailleurs, le temps moyen de correction de mouvement a diminué d’une minute par patient, passant de 5 min 21 s à 4 min 21 s (P = ,001).
Conclusions: Lors de cette étude, l’utilisation de la correction automatique de mouvement a significativement diminué la variabilité inter-opérateur, ainsi que le temps de correction.
Keywords: Image analysis; Myocardial blood flow; PET.