論文の概要: Automated analysis of fibrous cap in intravascular optical coherence
tomography images of coronary arteries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10162v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 15:15:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 16:38:06.707152
- Title: Automated analysis of fibrous cap in intravascular optical coherence
tomography images of coronary arteries
- Title(参考訳): 冠動脈の血管内光コヒーレンス断層像における線維性キャップの自動解析
- Authors: Juhwan Lee, Gabriel T. R. Pereira, Yazan Gharaibeh, Chaitanya Kolluru,
Vladislav N. Zimin, Luis A. P. Dallan, Justin N. Kim, Ammar Hoori, Sadeer G.
Al-Kindi, Giulio Guagliumi, Hiram G. Bezerra, and David L. Wilson
- Abstract要約: 血栓症や急性冠症候群の危険因子として, 薄いキャップ型線維化細胞腫 (TCFA) とプラーク破裂が認められている。
血管内光コヒーレンストモグラフィー(IV OCT)は,TCFAを同定し,キャップ厚を評価し,プラークの脆弱性を評価する機会を与える。
われわれは,IV OCT画像における脂肪性プラークの検出と線維性キャップ厚の評価を自動で行う方法を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Thin-cap fibroatheroma (TCFA) and plaque rupture have been recognized as the
most frequent risk factor for thrombosis and acute coronary syndrome.
Intravascular optical coherence tomography (IVOCT) can identify TCFA and assess
cap thickness, which provides an opportunity to assess plaque vulnerability. We
developed an automated method that can detect lipidous plaque and assess
fibrous cap thickness in IVOCT images. This study analyzed a total of 4,360
IVOCT image frames of 77 lesions among 41 patients. To improve segmentation
performance, preprocessing included lumen segmentation, pixel-shifting, and
noise filtering on the raw polar (r, theta) IVOCT images. We used the
DeepLab-v3 plus deep learning model to classify lipidous plaque pixels. After
lipid detection, we automatically detected the outer border of the fibrous cap
using a special dynamic programming algorithm and assessed the cap thickness.
Our method provided excellent discriminability of lipid plaque with a
sensitivity of 85.8% and A-line Dice coefficient of 0.837. By comparing lipid
angle measurements between two analysts following editing of our automated
software, we found good agreement by Bland-Altman analysis (difference 6.7+/-17
degree; mean 196 degree). Our method accurately detected the fibrous cap from
the detected lipid plaque. Automated analysis required a significant
modification for only 5.5% frames. Furthermore, our method showed a good
agreement of fibrous cap thickness between two analysts with Bland-Altman
analysis (4.2+/-14.6 micron; mean 175 micron), indicating little bias between
users and good reproducibility of the measurement. We developed a fully
automated method for fibrous cap quantification in IVOCT images, resulting in
good agreement with determinations by analysts. The method has great potential
to enable highly automated, repeatable, and comprehensive evaluations of TCFAs.
- Abstract(参考訳): thin-cap fibroatheroma (tcfa) とプラーク破裂は血栓症と急性冠症候群の最も頻度の高い危険因子として認識されている。
血管内光コヒーレンス断層撮影(IVOCT)は,TCFAを同定し,被膜厚を評価し,プラークの脆弱性を評価する機会を与える。
IVOCT画像から脂肪性プラークを検出し,線維性キャップ厚を評価する自動手法を開発した。
本研究は41例の77病変の4,360 ivoct画像フレームを分析した。
セグメンテーション性能を向上させるために、前処理は、生極(r,theta)IVOCT画像のルーメンセグメンテーション、画素シフト、ノイズフィルタリングを含む。
deeplab-v3+ディープラーニングモデルを用いて,脂質性プラーク画素の分類を行った。
脂質検出後, 特殊な動的プログラムアルゴリズムを用いて繊維性キャップの外縁を自動的に検出し, 被膜厚を評価した。
油脂プラークの感度は85.8%,A線ジス係数は0.837であった。
自動ソフトウェア編集後の2人のアナリスト間での脂質角測定を比較することで,Bland-Altman分析(差6.7+/-17度,平均196度)による良好な一致を得た。
検出された脂質プラークから線維性キャップを正確に検出した。
自動分析は5.5%のフレームに対して大きな修正を必要とした。
さらに,Bland-Altman 分析による2つの分析者 (4.2+/-14.6 micron; 平均175 micron) 間の線維性キャップ厚の一致が良好であった。
本研究では, ivoct画像における線維性キャップ定量化の完全自動化法を開発し, 分析者による判定と良好に一致した。
この手法は、高度に自動化され、反復可能で、包括的なTCFAの評価を可能にする大きな可能性を秘めている。
関連論文リスト
- Few Shot Learning for the Classification of Confocal Laser
Endomicroscopy Images of Head and Neck Tumors [0.33384431000910975]
CLE画像の解剖学的領域への一般化に向けた4つの一般的な数個のショット学習手法の評価を行った。
5例の鼻腔腫瘍 (SNT) 像と, 11例の声帯腫瘍 (VF) 像について, クロスバリデーション法を用いて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T10:17:00Z) - Corneal endothelium assessment in specular microscopy images with Fuchs'
dystrophy via deep regression of signed distance maps [48.498376125522114]
本稿では,UNetをベースとしたセグメンテーション手法を提案する。
これは、フックスのジストロフィーの全度にわたって、信頼できるCE形態計測と腸骨同定を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T15:34:20Z) - Three-dimensional micro-structurally informed in silico myocardium --
towards virtual imaging trials in cardiac diffusion weighted MRI [58.484353709077034]
本稿では,心筋微細構造の数値ファントムを現実的に生成する新しい手法を提案する。
シリコン組織モデルにより、磁気共鳴イメージングの定量的モデルを評価することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-22T22:01:44Z) - OCTOPUS -- optical coherence tomography plaque and stent analysis
software [0.0]
血管内光コヒーレンストモグラフィ(IV OCT)は,経皮的冠動脈インターベンションの導出に有用である。
我々は,光コヒーレンストモグラフィPlaqUeとStent(OCTOPUS)解析ソフトウェアを開発した。
ソフトウェアには、前処理、ディープラーニングプラークセグメンテーション、ステントストラットの機械学習識別、プルバックの登録など、いくつかの重要なアルゴリズムステップが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-21T15:49:03Z) - Lymphocyte Classification in Hyperspectral Images of Ovarian Cancer
Tissue Biopsy Samples [94.37521840642141]
生検コアのハイパースペクトル画像に白血球画素を分割する機械学習パイプラインを提案する。
これらの細胞は臨床的に診断に重要であるが、いくつかの先行研究は正確なピクセルラベルを得るのが困難であるため、それらを組み込むのに苦労している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T00:58:27Z) - Automatic Identification of the End-Diastolic and End-Systolic Cardiac
Frames from Invasive Coronary Angiography Videos [6.203906656404265]
侵襲的冠動脈造影検査において, エンド拡張期(ED)とエンド収縮期(ES)の適切な画像フレームの同定が重要である。
現在の識別法は主に視覚的解釈に依存しており、時間だけでなく再現性も低い。
そこで本研究では,鍵血管点の軌跡を用いて,EDとESの心期に関連する血管画像フレームを自動的に同定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T15:16:55Z) - Corneal Pachymetry by AS-OCT after Descemet's Membrane Endothelial
Keratoplasty [4.2746930004446275]
角膜厚 (pachymetry) マップは角膜内皮機能の回復をモニターするために用いられる。
深層学習は角膜界面を自動的にデライン化し、角膜厚を測定するために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T20:56:54Z) - OCT-GAN: Single Step Shadow and Noise Removal from Optical Coherence
Tomography Images of the Human Optic Nerve Head [47.812972855826985]
我々は、ノイズと網膜の影の両方を10.4ms以内で見えない単一フレームのBスキャンから除去する単一プロセスを開発した。
提案アルゴリズムは,長い画像取得時間の必要性を低減し,高価なハードウェア要件を最小化し,OCT画像の動作アーティファクトを低減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T08:32:32Z) - Segmentation of the Myocardium on Late-Gadolinium Enhanced MRI based on
2.5 D Residual Squeeze and Excitation Deep Learning Model [55.09533240649176]
本研究の目的は,LGE-MRIを用いた心筋境界領域の深部学習モデルに基づく正確な自動セグメンテーション法を開発することである。
合計320回の試験(平均6回の試験)と28回の試験が行われた。
ベーススライスとミドルスライスにおけるアンサンブルモデルの性能解析は, サーバ内調査と同等であり, アトピーススライスではわずかに低かった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T20:44:38Z) - Synergistic Learning of Lung Lobe Segmentation and Hierarchical
Multi-Instance Classification for Automated Severity Assessment of COVID-19
in CT Images [61.862364277007934]
3次元CT画像におけるCOVID-19の重症度自動評価のための相乗的学習フレームワークを提案する。
マルチタスクのディープネットワーク(M$2$UNet)が開発され、新型コロナウイルス患者の重症度を評価する。
われわれのM$2$UNetはパッチレベルのエンコーダと肺葉分画のためのセグメンテーションサブネットワークと重度評価のための分類サブネットワークから構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T03:16:15Z) - Coronary Artery Segmentation from Intravascular Optical Coherence
Tomography Using Deep Capsules [0.0]
血管内光コヒーレンストモグラフィーによる冠動脈の分画と解析は,冠動脈疾患の診断と管理の重要な側面である。
現在の画像処理手法は、専門家ラベル付きデータセットを生成するのに必要な時間と、分析中のバイアスの可能性によって妨げられている。
セグメンテーションの品質を犠牲にすることなく、推論時に高速なメモリフットプリントのモデルを開発する。
私たちは、私たちの開発が12%のパラメータを使用しながら、セグメンテーション品質とロバストネスの観点から最先端の機械学習手法と同等のモデルであるDeepCapにつながっていることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T01:37:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。