論文の概要: End-to-End Deep Learning Model for Cardiac Cycle Synchronization from Multi-View Angiographic Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02345v1
• Date: Fri, 4 Sep 2020 18:11:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 02:08:11.634745
• Title: End-to-End Deep Learning Model for Cardiac Cycle Synchronization from Multi-View Angiographic Sequences
• Title（参考訳）: 多視点アンギオグラフィーを用いたエンド・ツー・エンド深層学習モデルによる心周期同期
• Authors: Rapha\"el Royer-Rivard, Fantin Girard, Nagib Dahdah and Farida Cheriet
• Abstract要約: 異なるビューの時間的マッチングは、同時に取得されない可能性があるが、冠動脈セグメントの正確なステレオマッチングの前提条件である。 心臓循環中に異なる視点を同期させるため、血管造影シークエンスからニューラルネットワークをトレーニングする方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4377441151536376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic reconstructions (3D+T) of coronary arteries could give important perfusion details to clinicians. Temporal matching of the different views, which may not be acquired simultaneously, is a prerequisite for an accurate stereo-matching of the coronary segments. In this paper, we show how a neural network can be trained from angiographic sequences to synchronize different views during the cardiac cycle using raw x-ray angiography videos exclusively. First, we train a neural network model with angiographic sequences to extract features describing the progression of the cardiac cycle. Then, we compute the distance between the feature vectors of every frame from the first view with those from the second view to generate distance maps that display stripe patterns. Using pathfinding, we extract the best temporally coherent associations between each frame of both videos. Finally, we compare the synchronized frames of an evaluation set with the ECG signals to show an alignment with 96.04% accuracy.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈のダイナミックリコンストラクション(3d+t)は臨床医に重要な灌流詳細を与える可能性がある。 同時に取得できない異なるビューの時間的マッチングは、冠動脈セグメントの正確なステレオマッチングの前提条件である。 本稿では,生のx線血管造影ビデオを用いて,血管像列からニューラルネットワークを訓練し,心周期中に異なる視点を同期させる方法について述べる。 まず,血管造影画像を用いたニューラルネットワークモデルを訓練し,心周期の進行を記述した特徴を抽出した。 次に、第1の視点から各フレームの特徴ベクトル間の距離を第2の視点から算出し、ストライプパターンを表示する距離マップを生成する。 パスフィンディングを用いて、両ビデオのフレーム間の最適な時間的コヒーレントな関連を抽出する。 最後に、評価セットの同期フレームとECG信号を比較し、96.04%の精度でアライメントを示す。

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