論文の概要: Recent Advances in Fibrosis and Scar Segmentation from Cardiac MRI: A State-of-the-Art Review and Future Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15707v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 11:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:17:33.462197
• Title: Recent Advances in Fibrosis and Scar Segmentation from Cardiac MRI: A State-of-the-Art Review and Future Perspectives
• Title（参考訳）: 心臓mriによる線維化と傷痕分画の最近の進歩 : 最新知見と今後の展望
• Authors: Yinzhe Wu, Zeyu Tang, Binghuan Li, David Firmin, Guang Yang
• Abstract要約: 晩期ガドリニウム増強(LGE)心血管磁気共鳴(CMR)は臨床診断と治療を確実に導くのに有効である。 本報告では, 心臓線維症とスカーセグメンテーションの高精度化をめざして, 従来および現在の技術動向を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8268300764373178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Segmentation of cardiac fibrosis and scar are essential for clinical diagnosis and can provide invaluable guidance for the treatment of cardiac diseases. Late Gadolinium enhancement (LGE) cardiovascular magnetic resonance (CMR) has been successful for its efficacy in guiding the clinical diagnosis and treatment reliably. For LGE CMR, many methods have demonstrated success in accurately segmenting scarring regions. Co-registration with other non-contrast-agent (non-CA) modalities, balanced steady-state free precession (bSSFP) and cine magnetic resonance imaging (MRI) for example, can further enhance the efficacy of automated segmentation of cardiac anatomies. Many conventional methods have been proposed to provide automated or semi-automated segmentation of scars. With the development of deep learning in recent years, we can also see more advanced methods that are more efficient in providing more accurate segmentations. This paper conducts a state-of-the-art review of conventional and current state-of-the-art approaches utilising different modalities for accurate cardiac fibrosis and scar segmentation.
• Abstract（参考訳）: 心臓線維症とスカーの分節化は臨床診断に必須であり、心疾患の治療に有用である。 晩期ガドリニウム増強(LGE)心血管磁気共鳴(CMR)は臨床診断と治療を確実に導くのに有効である。 LGE CMRでは、多くの手法が傷跡領域を正確に区分けすることに成功した。 他の非コントラスト・エージェント(非CA)モダリティ、平衡定常自由譲歩(bSSFP)、シネ磁気共鳴イメージング(MRI)との共存は、心臓解剖の自動化セグメンテーションの有効性をさらに高めることができる。 傷跡の自動的または半自動的セグメンテーションを提供するための多くの従来手法が提案されている。 近年のディープラーニングの発展により、より正確なセグメンテーションを提供する上で、より効率的な高度な手法も見られる。 本稿では,心臓の線維化と傷痕の分節化に異なるモダリティを応用し,従来法と現在法を概観する。

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