[论文解读] Artificial Intelligence in Image-based Cardiovascular Disease Analysis
对基于AI在影像的心血管疾病分析中的应用进行全面综述，按非血管与血管心结构、影像模态、公开数据集和未来方向进行分类。
Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have significantly influenced the field of Cardiovascular Disease (CVD) analysis, particularly in image-based diagnostics. Our paper presents an extensive review of AI applications in image-based CVD analysis, offering insights into its current state and future potential. We systematically categorize the literature based on the primary anatomical structures related to CVD, dividing them into non-vessel structures (such as ventricles and atria) and vessel structures (including the aorta and coronary arteries). This categorization provides a structured approach to explore various imaging modalities like Computed tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI), which are commonly used in CVD research. Our review encompasses these modalities, giving a broad perspective on the diverse imaging techniques integrated with AI for CVD analysis. We conclude with an examination of the challenges and limitations inherent in current AI-based CVD analysis methods and suggest directions for future research to overcome these hurdles.
研究动机与目标
- 按照解剖结构（非血管 vs 血管）和影像模态对CVD影像分析中的AI文献进行分类。
- 评述影像模态（MRI、CT、X-ray、超声、核成像）和AI任务（分割、分类、风险预测、决策支持）。
- 调研公开数据集和代码仓库，以提升可重复性和协作。
- 讨论基于AI的心血管影像学当前的挑战、局限性和未来研究方向。
提出的方法
- 系统地基于解剖心结构（非血管和血管）对研究进行分类，并分析相关的AI方法。
- 将影像模态与AI应用相结合的讨论，突出结构性和功能性分析。
- 总结心脏影像中的AI任务，如分割、配准、特征提取及下游定量分析。
- 提供公开可用的数据集和代码仓库的摘要，以支持可重复性。
- 识别挑战并提出未来研究方向，包括多模态数据整合。
实验结果
研究问题
- RQ1AI如何应用于影像数据中的非血管与血管心血管结构？
- RQ2在基于影像的CVD分析中，哪些影像模态与AI任务占主导？
- RQ3哪些公开数据集和代码仓库对研究人员在可重复性和基准测试方面是可获取的？
- RQ4基于影像的心血管影像领域AI的主要挑战和未来方向是什么？
主要发现
- AI的发展已在多种心脏影像模态中提升了分割、疾病分类、风险预测和临床决策支持。
- 正趋向将影像学与基于人群的数据及影像遗传学相结合，以提升对心血管疾病的理解。
- 该综述汇总公开可用的数据集和代码仓库，以促进可重复性和协作。
- 当前基于AI的心血管影像方法存在显著挑战和局限性，并提出了未来研究方向。
- 这是首个全面综述，在AI语境下同时涵盖心脏影像的结构与功能方面。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。