다양한 심장질환 진단을 위한 초고속 CMR 영상 재구성 모델
📝 Abstract
Multimodal cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging provides comprehensive and non-invasive insights into cardiovascular disease (CVD) diagnosis and underlying mechanisms. Despite decades of advancements, its widespread clinical adoption remains constrained by prolonged scan times and heterogeneity across medical environments. This underscores the urgent need for a generalist reconstruction foundation model for ultra-fast CMR imaging-one capable of adapting across diverse imaging scenarios and serving as the essential substrate for all downstream analyses. To enable this goal, we curate MMCMR-427K, the largest and most comprehensive multimodal CMR k-space database to date, comprising 427,465 multi-coil k-space data paired with structured metadata across 13 international centers, 12 CMR modalities, 15 scanners spanning four field strengths, and 17 CVD categories in populations across three continents. Building on this unprecedented resource, we introduce CardioMM, a generalist reconstruction foundation model capable of dynamically adapting to heterogeneous fast CMR imaging scenarios. CardioMM unifies semantic contextual understanding with physics-informed data consistency to deliver robust reconstructions across varied scanners, protocols, and patient presentations. Comprehensive evaluations demonstrate that CardioMM achieves state-of-the-art performance in the internal centers and exhibits strong zero-shot generalization to unseen external settings. Even at imaging acceleration up to 24×, CardioMM reliably preserves key cardiac phenotypes, quantitative myocardial biomarkers, and diagnostic image quality, enabling a substantial increase in CMR examination throughput without compromising clinical integrity. Together, our open-access MMCMR-427K database and CardioMM framework establish a scalable pathway toward high-throughput, high-quality, and clinically accessible multimodal CMR imaging, overcoming the long-standing barriers of slow acquisitions and real-world heterogeneity that have hindered broad clinical adoption of cardiovascular imaging. Cardiovascular diseases (CVDs) remain the leading cause of death worldwide and continue to impose a substantial burden on healthcare systems 1-3 . Multimodal cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging, encompassing diverse imaging
💡 Analysis
이 논문은 심장질환 진단과 이해를 위한 다중모드 심장혈관 자기공명(CMR) 영상의 중요성을 강조하면서, 기존의 장시간 스캔 시간과 의료 환경 간 차이로 인한 임상 채택 제약을 해결하기 위해 초고속 CMR 이미징 재구성 모델인 CardioMM를 소개합니다. 연구팀은 MMCMR-427K라는 대규모 데이터베이스를 구축하여 다양한 스캔 환경과 질환 유형에 대한 포괄적인 정보를 제공하고, 이를 바탕으로 CardioMM을 개발하였습니다. 이 모델은 다양한 스캐너와 프로토콜, 그리고 환자 특성에 대해 강력한 재구성을 가능하게 하며, 24배 가속에서도 중요한 심장형태 및 질병 진단에 필요한 영상 품질을 유지할 수 있습니다. 이러한 성과는 CMR 검사의 효율성을 크게 높이면서 임상적 정확성은 그대로 유지하는 새로운 패러다임을 제시합니다.
📄 Content
다중모드 심장혈관 자기공명(CMR) 이미징은 심장질환(CVD) 진단과 그 기전에 대한 포괄적이고 비침습적인 통찰력을 제공합니다. 그럼에도 불구하고, 수십 년의 발전에도 불구하고 장시간 스캔 시간과 의료 환경 간 차이로 인해 임상에서의 광범위한 채택은 제약을 받고 있습니다. 이러한 상황은 다양한 이미징 시나리오에 적응하고 모든 하류 분석의 필수 기반이 될 수 있는 초고속 CMR 영상 재구성 모델이 필요함을 강조합니다.
이를 가능하게 하기 위해, 우리는 MMCMR-427K라는 가장 크고 포괄적인 다중모드 CMR k-공간 데이터베이스를 구축했습니다. 이 데이터베이스는 13개 국제 센터에서 수집된 427,465개의 다중 코일 k-공간 데이터와 구조화된 메타데이터를 포함하며, 12가지 CMR 모달리티, 15대 스캐너, 네 가지 필드 강도 및 세 대륙에 걸친 17가지 CVD 카테고리를 포괄합니다.
이러한 전례 없는 자원을 기반으로, 우리는 다양한 빠른 CMR 이미징 시나리오에 적응할 수 있는 일반적인 재구성 모델인 CardioMM를 소개합니다. CardioMM는 의미론적 문맥 이해와 물리학에 바탕을 둔 데이터 일관성을 통합하여 다양한 스캐너, 프로토콜 및 환자 특징에 대한 견고한 재구성을 제공합니다.
포괄적인 평가 결과, CardioMM은 내부 센터에서 최상의 성능을 달성하며, 미지의 외부 설정에도 강력한 제로샷 일반화를 보여줍니다. 심지어 24배 가속에서도 CardioMM은 중요한 심장형태, 양적 심근 바이오마커 및 진단 이미징 품질을 안정적으로 유지하여 CMR 검사의 효율성을 크게 높이는 동시에 임상적 정확성은 그대로 유지합니다.
따라서 우리의 오픈 액세스 MMCMR-427K 데이터베이스와 CardioMM 프레임워크는 느린 획득과 실제 세계의 다양성이 심장혈관 영상의 광범위한 임상 채택을 방해해온 장기적인 장벽을 극복하는 확장 가능한 경로를 제시합니다. 심장질환은 여전히 전 세계 사망의 주요 원인이며, 의료 시스템에 큰 부담을 끼치고 있습니다. 다중모드 CMR 이미징은 다양한 이미징 모달리티를 포함하며, 이는 심장질환 진단과 이해에 중요한 역할을 합니다.
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