論文の概要: Multi-Modality Cardiac Image Computing: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12881v1
- Date: Fri, 26 Aug 2022 22:19:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-30 14:35:39.828279
- Title: Multi-Modality Cardiac Image Computing: A Survey
- Title（参考訳）: マルチモダリティ心臓画像コンピューティング:調査
- Authors: Lei Li and Wangbin Ding and Liqun Huang and Xiahai Zhuang and Vicente
Grau
- Abstract要約: 多モード心電図は心血管疾患患者の管理において重要な役割を担っている。
多モード心画像の完全自動処理と定量的解析は、臨床研究とエビデンスに基づく患者管理に直接的な影響を与える可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.92646939242613
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Multi-modality cardiac imaging plays a key role in the management of patients
with cardiovascular diseases. It allows a combination of complementary
anatomical, morphological and functional information, increases diagnosis
accuracy, and improves the efficacy of cardiovascular interventions and
clinical outcomes. Fully-automated processing and quantitative analysis of
multi-modality cardiac images could have a direct impact on clinical research
and evidence-based patient management. However, these require overcoming
significant challenges including inter-modality misalignment and finding
optimal methods to integrate information from different modalities.
This paper aims to provide a comprehensive review of multi-modality imaging
in cardiology, the computing methods, the validation strategies, the related
clinical workflows and future perspectives. For the computing methodologies, we
have a favored focus on the three tasks, i.e., registration, fusion and
segmentation, which generally involve multi-modality imaging data,
\textit{either combining information from different modalities or transferring
information across modalities}. The review highlights that multi-modality
cardiac imaging data has the potential of wide applicability in the clinic,
such as trans-aortic valve implantation guidance, myocardial viability
assessment, and catheter ablation therapy and its patient selection.
Nevertheless, many challenges remain unsolved, such as missing modality,
combination of imaging and non-imaging data, and uniform analysis and
representation of different modalities. There is also work to do in defining
how the well-developed techniques fit in clinical workflows and how much
additional and relevant information they introduce. These problems are likely
to continue to be an active field of research and the questions to be answered
in the future.
- Abstract（参考訳）: 多モード心電図は心血管疾患患者の管理において重要な役割を担っている。
相補的な解剖学的、形態学的、機能的な情報の組み合わせを可能にし、診断精度を高め、心血管的介入の有効性と臨床結果を改善する。
マルチモダリティ心筋画像の完全自動処理と定量的解析は、臨床研究やエビデンスに基づく患者の管理に直接影響を与える可能性がある。
しかし、モダリティ間の不一致や、異なるモダリティからの情報を統合するための最適な方法を見つけるなど、重要な課題を克服する必要がある。
本稿では,心臓科におけるマルチモダリティ画像の総合的レビュー,計算方法,バリデーション戦略,関連する臨床ワークフロー,今後の展望について述べる。
コンピュータの方法論では,多モード画像データ,\textit{eier という3つのタスク,すなわち登録,融合,セグメンテーションに重点を置いている。
総説では,多変量心画像データは経大動脈弁移植指導,心筋活力評価,カテーテルアブレーション療法,患者の選択など,クリニックに広く応用できる可能性が示唆されている。
それでも、モダリティの欠如、画像と非画像データの組み合わせ、異なるモダリティの均一な分析と表現など、多くの課題は未解決のままである。
十分に開発されたテクニックが臨床ワークフローにどのように適合するか、どの程度追加され関連する情報を導入するかを定義する作業もある。
これらの問題は今後も研究の活発な分野であり続け、今後の課題にも答えられるだろう。
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