Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Measurement of Vascular Calcification in Femoral Endarterectomy Patients Using Deep Learning

論文の概要: Automated Measurement of Vascular Calcification in Femoral Endarterectomy Patients Using Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16001v1
Date: Mon, 27 Nov 2023 16:47:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-28 14:17:57.947843
Title: Automated Measurement of Vascular Calcification in Femoral Endarterectomy Patients Using Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習による大腿骨内膜切除術患者の血管石灰化自動測定
Authors: Alireza Bagheri Rajeoni, Breanna Pederson, Daniel G. Clair, Susan M. Lessner, Homayoun Valafar
Abstract要約: 大きな動脈に影響を及ぼす慢性炎症性疾患である動脈硬化症は、世界的な健康リスクをもたらす。深層学習モデルを用いて血管系をCT画像(CTA)に分類した。大動脈から膝蓋骨への分節動脈におけるDiceの精度は平均83.4%,最先端は0.8%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09999629695552192
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Atherosclerosis, a chronic inflammatory disease affecting the large arteries, presents a global health risk. Accurate analysis of diagnostic images, like computed tomographic angiograms (CTAs), is essential for staging and monitoring the progression of atherosclerosis-related conditions, including peripheral arterial disease (PAD). However, manual analysis of CTA images is time-consuming and tedious. To address this limitation, we employed a deep learning model to segment the vascular system in CTA images of PAD patients undergoing femoral endarterectomy surgery and to measure vascular calcification from the left renal artery to the patella. Utilizing proprietary CTA images of 27 patients undergoing femoral endarterectomy surgery provided by Prisma Health Midlands, we developed a Deep Neural Network (DNN) model to first segment the arterial system, starting from the descending aorta to the patella, and second, to provide a metric of arterial calcification. Our designed DNN achieved 83.4% average Dice accuracy in segmenting arteries from aorta to patella, advancing the state-of-the-art by 0.8%. Furthermore, our work is the first to present a robust statistical analysis of automated calcification measurement in the lower extremities using deep learning, attaining a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 9.5% and a correlation coefficient of 0.978 between automated and manual calcification scores. These findings underscore the potential of deep learning techniques as a rapid and accurate tool for medical professionals to assess calcification in the abdominal aorta and its branches above the patella. The developed DNN model and related documentation in this project are available at GitHub page at https://github.com/pip-alireza/DeepCalcScoring.
Abstract（参考訳）: 大きな動脈に影響を及ぼす慢性炎症性疾患である動脈硬化症は、世界的な健康リスクをもたらす。末梢動脈疾患(PAD)を含む動脈硬化関連疾患の進行のステージングとモニタリングには,CTA(Computed Tomographic Angiograms)などの診断画像の正確な解析が不可欠である。しかし、CTA画像の手動解析は時間がかかり、面倒である。この制限に対処するために,大腿動脈切除手術中のパッド患者のcta画像の血管系を分割し,左腎動脈から膝蓋骨への血管石灰化を計測するために,深層学習モデルを用いた。プリズマ・ヘルス・ミッドランズ(Prisma Health Midlands)による大腿動脈内膜切除術を施行した27例のプロプライエタリなCTA画像を用いて,下行大動脈から膝蓋骨まで,および動脈石灰化の指標を提供するディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)モデルを開発した。我々の設計したDNNは大動脈から膝蓋骨への動脈分割において平均Dice精度83.4%を達成し,最先端を0.8%向上させた。さらに,本研究は,9.5%の平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)と,自動石灰化スコアと手動石灰化スコアの相関係数0.978を,ディープラーニングを用いた下肢における石灰化自動測定の頑健な統計的解析を行った最初のものである。これらの知見は,深層学習技術が,腹部大動脈および膝蓋下枝の石灰化を迅速かつ正確に評価するためのツールとしての可能性を示している。このプロジェクトで開発されたDNNモデルと関連するドキュメントはGitHubのhttps://github.com/pip-alireza/DeepCalcScoring.comにある。

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