論文の概要: Dynamic Coronary Roadmapping via Catheter Tip Tracking in X-ray
Fluoroscopy with Deep Learning Based Bayesian Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03801v1
- Date: Sat, 11 Jan 2020 22:08:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 09:42:56.235794
- Title: Dynamic Coronary Roadmapping via Catheter Tip Tracking in X-ray
Fluoroscopy with Deep Learning Based Bayesian Filtering
- Title（参考訳）: 深部学習に基づくベイズフィルタを用いたX線蛍光顕微鏡におけるカテーテルチップ追跡による動的冠動脈ロードマッピング
- Authors: Hua Ma, Ihor Smal, Joost Daemen, Theo van Walsum
- Abstract要約: 経皮的冠動脈インターベンション (PCI) は, 冠動脈造影にX線不透明造影剤を併用したX線アンギオグラムを用いて画像誘導を行うのが一般的である。
本報告では、視覚フィードバックを改善し、PCIにおけるコントラスト使用を減らすために、新しい動的冠ロードマップ作成手法の開発について述べる。
特に,カテーテル先端の高精度かつロバストな追跡のために,畳み込みニューラルネットワークの検出結果と,粒子フィルタリングフレームワークを用いたフレーム間の運動推定を統合した,深層学習に基づくベイズフィルタリング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.040013871160853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Percutaneous coronary intervention (PCI) is typically performed with image
guidance using X-ray angiograms in which coronary arteries are opacified with
X-ray opaque contrast agents. Interventional cardiologists typically navigate
instruments using non-contrast-enhanced fluoroscopic images, since higher use
of contrast agents increases the risk of kidney failure. When using
fluoroscopic images, the interventional cardiologist needs to rely on a mental
anatomical reconstruction. This paper reports on the development of a novel
dynamic coronary roadmapping approach for improving visual feedback and
reducing contrast use during PCI. The approach compensates cardiac and
respiratory induced vessel motion by ECG alignment and catheter tip tracking in
X-ray fluoroscopy, respectively. In particular, for accurate and robust
tracking of the catheter tip, we proposed a new deep learning based Bayesian
filtering method that integrates the detection outcome of a convolutional
neural network and the motion estimation between frames using a particle
filtering framework. The proposed roadmapping and tracking approaches were
validated on clinical X-ray images, achieving accurate performance on both
catheter tip tracking and dynamic coronary roadmapping experiments. In
addition, our approach runs in real-time on a computer with a single GPU and
has the potential to be integrated into the clinical workflow of PCI
procedures, providing cardiologists with visual guidance during interventions
without the need of extra use of contrast agent.
- Abstract（参考訳）: 経皮的冠動脈インターベンション(pci)は通常、冠動脈をx線不透明造影剤でオパレートするx線血管造影法を用いて画像指導を行う。
インターベンショナル心臓科医は通常、コントラスト剤の使用が腎不全のリスクを高めるため、非コントラスト強調蛍光画像を用いて機器をナビゲートする。
フルオロスコープ画像を使用する場合、介入型心臓科医は精神解剖学的再構成に頼る必要がある。
本稿では,pciにおける視覚フィードバックの改善とコントラスト使用の低減を目的とした新しいダイナミック冠動脈ロードマップ作成手法の開発について報告する。
このアプローチはx線透視で心電図アライメントとカテーテル先端追跡により心・呼吸誘発血管運動を補償する。
特に,カテーテル先端の高精度かつロバストな追跡のために,畳み込みニューラルネットワークの検出結果と,粒子フィルタリングフレームワークを用いたフレーム間の運動推定を統合した,深層学習に基づくベイズフィルタリング手法を提案する。
提案手法を臨床X線画像で検証し,カテーテル先端追跡法と動的冠状ロードマップ法の両方で精度良く評価した。
さらに,本手法は1つのGPUを持つコンピュータ上でリアルタイムに動作し,PCIプロシージャの臨床ワークフローに統合される可能性があり,コントラストエージェントの余分な使用を必要とせず,介入中の視覚的ガイダンスを提供する。
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