論文の概要: Coronary Artery Segmentation in Angiographic Videos Using A 3D-2D CE-Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11851v3
- Date: Mon, 18 May 2020 01:29:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 22:08:56.918577
- Title: Coronary Artery Segmentation in Angiographic Videos Using A 3D-2D CE-Net
- Title(参考訳): 3D-2D CE-Netを用いた冠動脈分割術
- Authors: Lu Wang, Dong-xue Liang, Xiao-lei Yin, Jing Qiu, Zhi-yun Yang, Jun-hui
Xing, Jian-zeng Dong, Zhao-yuan Ma
- Abstract要約: 本稿では,最も鮮明で包括的な冠状血管造影像をビデオシーケンスから抽出できる新しいビデオセグメンテーションフレームワークを提案する。
入力は、血管造影ビデオの連続したフレームであり、出力はセグメンテーション結果のマスクである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.722039838364292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coronary angiography is an indispensable assistive technique for cardiac
interventional surgery. Segmentation and extraction of blood vessels from
coronary angiography videos are very essential prerequisites for physicians to
locate, assess and diagnose the plaques and stenosis in blood vessels. This
article proposes a new video segmentation framework that can extract the
clearest and most comprehensive coronary angiography images from a video
sequence, thereby helping physicians to better observe the condition of blood
vessels. This framework combines a 3D convolutional layer to extract
spatial--temporal information from a video sequence and a 2D CE--Net to
accomplish the segmentation task of an image sequence. The input is a few
continuous frames of angiographic video, and the output is a mask of
segmentation result. From the results of segmentation and extraction, we can
get good segmentation results despite the poor quality of coronary angiography
video sequences.
- Abstract(参考訳): 冠動脈造影は心臓の介入手術に欠かせない補助技術である。
冠動脈造影ビデオからの血管の分画と抽出は、医師が血管のプラークと狭窄を発見、評価、診断するために必要な必須条件である。
本稿では,ビデオシーケンスから最も鮮明かつ最も包括的な冠動脈造影像を抽出し,医師が血管の状態をよりよく観察するための新しいビデオセグメンテーションフレームワークを提案する。
この枠組みは、3次元畳み込み層を組み合わせることで、映像シーケンスから空間-時間情報を抽出することと、画像シーケンスのセグメンテーションタスクを達成する2次元ce-netとを組み合わせる。
入力は、血管造影ビデオの連続したフレームであり、出力はセグメンテーション結果のマスクである。
セグメンテーションと抽出の結果から,冠動脈造影ビデオの画質が低いにもかかわらず,良好なセグメンテーションが得られた。
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