論文の概要: Automated Cardiac Resting Phase Detection Targeted on the Right Coronary
Artery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02342v1
- Date: Mon, 6 Sep 2021 10:29:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-07 17:24:41.451956
- Title: Automated Cardiac Resting Phase Detection Targeted on the Right Coronary
Artery
- Title（参考訳）: 右冠状動脈を標的とした心停止位相の自動検出
- Authors: Seung Su Yoon, Elisabeth Preuhs, Michaela Schmidt, Christoph Forman,
Teodora Chitiboi, Puneet Sharma, Juliano Lara Fernandes, Christoph Tillmanns,
Jens Wetzl, Andreas Maier
- Abstract要約: 提案されたプロトタイプシステムは3つの主要なステップで構成されている。
まず、関心領域(ROI)のローカライゼーションを行う。
第2に、すべての時間点にわたる収穫されたROI系列を定量的に追跡する。
第3に、RPを分類するために出力運動値を使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.227072666312533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Purpose: Static cardiac imaging such as late gadolinium enhancement, mapping,
or 3-D coronary angiography require prior information, e.g., the phase during a
cardiac cycle with least motion, called resting phase (RP). The purpose of this
work is to propose a fully automated framework that allows the detection of the
right coronary artery (RCA) RP within CINE series. Methods: The proposed
prototype system consists of three main steps. First, the localization of the
regions of interest (ROI) is performed. Second, as CINE series are
time-resolved, the cropped ROI series over all time points are taken for
tracking motions quantitatively. Third, the output motion values are used to
classify RPs. In this work, we focused on the detection of the area with the
outer edge of the cross-section of the RCA as our target. The proposed
framework was evaluated on 102 clinically acquired dataset at 1.5T and 3T. The
automatically classified RPs were compared with the ground truth RPs annotated
manually by a medical expert for testing the robustness and feasibility of the
framework. Results: The predicted RCA RPs showed high agreement with the
experts annotated RPs with 92.7% accuracy, 90.5% sensitivity and 95.0%
specificity for the unseen study dataset. The mean absolute difference of the
start and end RP was 13.6 ${\pm}$ 18.6 ms for the validation study dataset
(n=102). Conclusion: In this work, automated RP detection has been introduced
by the proposed framework and demonstrated feasibility, robustness, and
applicability for diverse static imaging acquisitions.
- Abstract（参考訳）: 目的: 後期ガドリニウム造影, マッピング, 3次元冠動脈造影などの静的心臓イメージングには, 運動最小の心臓周期中の位相, 安静期(rp)などの事前情報が必要である。
本研究の目的は,cineシリーズ内で右冠状動脈(rca)rpを検出するための完全自動化フレームワークを提案することである。
方法: 提案するプロトタイプシステムは3つの主要なステップからなる。
まず、関心領域(ROI)の局所化を行う。
第二に、CINE系列は時間分解されるので、すべての時間点上の収穫ROI系列を定量的に追跡する。
第3に、出力動作値を用いてrpsを分類する。
本研究では,RCA断面の外縁部を対象とする領域の検出に焦点を当てた。
提案フレームワークは,1.5tおよび3tで臨床的に獲得したデータセット102で評価した。
自動的に分類されたRPは、フレームワークの堅牢性と実現可能性をテストするために、医療専門家によって手動で注釈付けされた真実のRPと比較された。
結果: 予測されたRCA RPは,92.7%の精度,90.5%の感度,95.0%の特異性で注釈付きRPと高い一致を示した。
開始と終了の平均絶対差は検証研究データセット (n=102) で13.6${\pm}$ 18.6msであった。
結論:本研究では,提案フレームワークによって自動RP検出を導入し,多様な静的画像取得の実現可能性,堅牢性,適用性を示した。
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