論文の概要: Robust Landmark-based Stent Tracking in X-ray Fluoroscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09933v3
• Date: Fri, 22 Jul 2022 01:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 09:15:38.582695
• Title: Robust Landmark-based Stent Tracking in X-ray Fluoroscopy
• Title（参考訳）: x線透視におけるロバストランドマークに基づくステント追跡
• Authors: Luojie Huang, Yikang Liu, Li Chen, Eric Z. Chen, Xiao Chen, and Shanhui Sun
• Abstract要約: 単一ステントトラッキングのためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 U-Netベースのランドマーク検出、ResNetベースのステント提案、機能抽出の3つの階層モジュールで構成されている。 実験により,本手法は最先端のポイントベース追跡モデルと比較して,検出精度が有意に向上していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.917460255497227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In clinical procedures of angioplasty (i.e., open clogged coronary arteries), devices such as balloons and stents need to be placed and expanded in arteries under the guidance of X-ray fluoroscopy. Due to the limitation of X-ray dose, the resulting images are often noisy. To check the correct placement of these devices, typically multiple motion-compensated frames are averaged to enhance the view. Therefore, device tracking is a necessary procedure for this purpose. Even though angioplasty devices are designed to have radiopaque markers for the ease of tracking, current methods struggle to deliver satisfactory results due to the small marker size and complex scenes in angioplasty. In this paper, we propose an end-to-end deep learning framework for single stent tracking, which consists of three hierarchical modules: U-Net based landmark detection, ResNet based stent proposal and feature extraction, and graph convolutional neural network (GCN) based stent tracking that temporally aggregates both spatial information and appearance features. The experiments show that our method performs significantly better in detection compared with the state-of-the-art point-based tracking models. In addition, its fast inference speed satisfies clinical requirements.
• Abstract（参考訳）: 血管形成術(すなわち冠状動脈開放術)の術式では, バルーンやステントなどの装置をX線蛍光法で動脈内に設置し, 拡張する必要がある。 x線照射の限界のため、結果として生じる画像はしばしば騒がしい。 これらのデバイスの正しい配置をチェックするために、一般的に複数のモーション補償フレームが平均されてビューが向上する。 したがって、デバイス追跡はこの目的のために必要となる手順である。 血管形成装置は, 追跡が容易な無線式マーカーを備えるように設計されているが, 血管形成術におけるマーカーサイズや複雑なシーンが小さいため, 現状の方法では満足いく結果が得られない。 本稿では,u-netベースのランドマーク検出,resnetベースのステント提案と特徴抽出,および空間情報と出現特徴の両方を時間的に集約したグラフ畳み込みニューラルネットワーク(gcn)ベースのステントトラッキングという3つの階層モジュールからなる,単一ステント追跡のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 実験の結果,最先端のポイントベース追跡モデルと比較して検出精度が有意に向上した。 さらに、その高速な推論速度は臨床要件を満たす。

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