In LGE CMR of the LV, hyper-enhance

In LGE CMR of the LV, hyper-enhanced areas not relating to scar are not uncommon (Turkbey et al., 2012). Unless the characteristic and geometry of these pseudo infarcts are explicitly modelled into the technique, it is challenging for an algorithm to distinguish them. Some common sources of pseudo infarcts seen in LGE CMR of the LV are: (1) the location of the RV insertion point, (2) partial voluming in basal slices due to the outflow tract and the appendage, and (3) hyper-enhanced areas due to epiand pericardial fat. An experienced observer selected regions containing the aforementioned enhancements. These were identified using simple techniques such as checking for continuity of scar or artefact in the adjacent slices, i.e. if it continues then it is likely to be scar. Some instances of pseudo infarcts occurring in the patient dataset are shown in Fig. 2. To evaluate how the algorithms handled pseudo infarcts, each algorithm’s output was evaluated separately on these regions. The percentage of voxels detected by each method in these spurious regions was determined.

結果 (中文) 1:

LGE CMR 的 LV，超增强方面不结疤并不罕见 （蒂尔克贝伊 et al.，2012年）。除非特性和几何形状的这些伪梗死显式建模技术，它是具有挑战性的一种算法来区分它们。一些常见的伪梗塞见于 LGE CMR LV 的来源是: （1） RV 插入点的位置，在基部片流出道和附属物和 （3） 超增强地区由于 epiand 心包脂肪 （2） 部分立卷。有经验的观察员选定区域包含上述的增强功能。这些被确定使用简单的技术，如检查为连续性的瘢痕或工艺品在相邻切片，即如果它继续那么它就有可能是疤痕。一些伪梗死发生在病人的数据集的实例如图 2 所示。为了评估算法如何处理伪梗死，每个算法的输出分别评估在这些地区。在这些虚假的区域中每个方法所检测到的体素的百分数。

結果 (中文) 2:

在LV的LGE CMR，不与疤痕过度增强区域并不罕见（Turkbey等人，2012）。除非这些伪梗塞的特征和几何形状明确建模成的技术中，它是具有挑战性的一种算法来区分它们。在LV的LGE CMR看出伪梗塞一些常见的来源是：（1）的RV插入点的位置，（2）局部voluming基底切片由于流出道和附肢，和（3）的超增强由于地区epiand心包脂肪。有经验的观测选择含有上述增强地区。这些使用简单的技术鉴定，例如检查在相邻切片的瘢痕或假象的连续性，即，如果它继续则它很可能是疤痕。在患者数据集中发生伪梗塞的某些实例示于图 2.评估如何处理伪梗死的算法，每一种算法的输出量分别在这些地区进行评估。在这些地区的杂散每种方法检测到的体素的百分比来确定。

結果 (中文) 3:

LGE CMR的LV，高增强区不涉及疤痕并不少见（turkbey et al.，2012）。除非这些伪梗死几何特征的显式建模的技术，它是一个具有挑战性的识别算法。一些常见的假性梗死LGE CMR的LV看到的来源是：（1）对右心室插入点的位置，（2）由于流出道和附在基片部分体积，和（3）高增强地区由于EPI与心包脂肪。一个有经验的观察者选择的区域包含上述增强功能。这些都是用简单的技术，如在相邻切片检查瘢痕或产品的连续性，即如果继续下去的话很可能是瘢痕。一些患者的数据集发生伪梗死实例如图2所示。评价算法如何处理伪的梗塞，在这些地区分别评估每个算法的输出。确定了每个体素的方法检测这些杂散地区的百分比。