論文の概要: Coronary Artery Semantic Labeling using Edge Attention Graph Matching Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12327v1
• Date: Sun, 21 May 2023 03:14:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 21:23:12.235011
• Title: Coronary Artery Semantic Labeling using Edge Attention Graph Matching Network
• Title（参考訳）: エッジアテンショングラフマッチングネットワークを用いた冠動脈セマンティックラベリング
• Authors: Chen Zhao, Zhihui Xu, Guang-Uei Hung, Weihua Zhou
• Abstract要約: 冠状動脈疾患 (CAD) は、世界中の死因の1つである。 本稿では,冠動脈セマンティックラベリングのためのエッジアテンショングラフマッチングネットワーク(EAGMN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.316187690050619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coronary artery disease (CAD) is one of the primary causes leading deaths worldwide. The presence of atherosclerotic lesions in coronary arteries is the underlying pathophysiological basis of CAD, and accurate extraction of individual arterial branches using invasive coronary angiography (ICA) is crucial for stenosis detection and CAD diagnosis. We propose an innovative approach called the Edge Attention Graph Matching Network (EAGMN) for coronary artery semantic labeling. By converting the coronary artery semantic segmentation task into a graph node similarity comparison task, identifying the node-to-node correspondence would assign semantic labels for each arterial branch. More specifically, The EAGMN utilizes the association graph constructed from the two individual graphs as input. Experimental results indicate the EAGMN achieved a weighted accuracy of 0.8653, a weighted precision of 0.8656, a weighted recall of 0.8653 and a weighted F1-score of 0.8643. Furthermore, we employ ZORRO to provide interpretability and explainability of the graph matching for artery semantic labeling. These findings highlight the potential of the EAGMN for accurate and efficient coronary artery semantic labeling using ICAs. By leveraging the inherent characteristics of ICAs and incorporating graph matching techniques, our proposed model provides a promising solution for improving CAD diagnosis and treatment
• Abstract（参考訳）: 冠状動脈疾患 (CAD) は、世界中で大きな死因の1つである。 冠動脈に動脈硬化性病変が存在することはCADの基礎疾患であり,冠動脈造影(ICA)による個々の動脈枝の正確な抽出は狭窄の検出とCAD診断に不可欠である。 本稿では,冠動脈セマンティックラベリングのためのエッジ注意グラフマッチングネットワーク(EAGMN)を提案する。 冠動脈セマンティックセグメンテーションタスクをグラフノード類似性比較タスクに変換することで、ノード間対応を識別することで、動脈枝毎にセマンティックラベルを割り当てる。 具体的には、EAGMNは2つの個々のグラフから構築された関連グラフを入力として利用する。 実験の結果,eagmnの重み付け精度は0.8653,重み付け精度0.8656,重み付けリコール0.8653,重み付けf1-score 0.8643であった。 さらに,動脈意味ラベリングのためのグラフマッチングの解釈可能性と説明性を提供するためにZORROを採用している。 以上より, 動脈セマンティックラベリングにおけるEAGMNの有用性が示唆された。 ICAの特性を活用してグラフマッチング手法を取り入れることで,CADの診断と治療を改善するための有望なソリューションが提案される。

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