Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dr-SAM: An End-to-End Framework for Vascular Segmentation, Diameter Estimation, and Anomaly Detection on Angiography Images

論文の概要: Dr-SAM: An End-to-End Framework for Vascular Segmentation, Diameter Estimation, and Anomaly Detection on Angiography Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17029v1
Date: Thu, 25 Apr 2024 20:43:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-29 14:33:49.373012
Title: Dr-SAM: An End-to-End Framework for Vascular Segmentation, Diameter Estimation, and Anomaly Detection on Angiography Images
Title（参考訳）: Dr-SAM:血管画像における血管分割・径推定・異常検出のためのエンドツーエンドフレームワーク
Authors: Vazgen Zohranyan, Vagner Navasardyan, Hayk Navasardyan, Jan Borggrefe, Shant Navasardyan,
Abstract要約: Dr-SAMは血管のセグメンテーション、直径推定、異常解析のためのフレームワークである。血管造影画像の包括的解析のための新しいベンチマークデータセットを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9265754968401723
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advancements in AI have significantly transformed medical imaging, particularly in angiography, by enhancing diagnostic precision and patient care. However existing works are limited in analyzing the aorta and iliac arteries, above all for vascular anomaly detection and characterization. To close this gap, we propose Dr-SAM, a comprehensive multi-stage framework for vessel segmentation, diameter estimation, and anomaly analysis aiming to examine the peripheral vessels through angiography images. For segmentation we introduce a customized positive/negative point selection mechanism applied on top of the Segment Anything Model (SAM), specifically for medical (Angiography) images. Then we propose a morphological approach to determine the vessel diameters followed by our histogram-driven anomaly detection approach. Moreover, we introduce a new benchmark dataset for the comprehensive analysis of peripheral vessel angiography images which we hope can boost the upcoming research in this direction leading to enhanced diagnostic precision and ultimately better health outcomes for individuals facing vascular issues.
Abstract（参考訳）: 近年のAIの進歩は、特に血管造影において、診断精度と患者のケアを高めることで、医療画像に大きく変化している。しかし、既存の研究は大動脈と腸骨動脈の分析に限られており、これら全ては血管の異常の検出と特徴付けのために行われている。このギャップを埋めるために,血管のセグメンテーション,直径推定,異常解析のための総合的な多段階フレームワークDr-SAMを提案する。セグメンテーションでは,Segment Anything Model(SAM)上に,医用(血管造影)画像に最適化された正・負の点選択機構を導入する。そこで本研究では,血管径決定のための形態学的アプローチと組織像駆動型異常検出手法を提案する。さらに,血管血管造影画像の包括的解析のための新しいベンチマークデータセットを導入し,血管疾患の診断精度の向上と,最終的に血管疾患に直面する患者に対する健康状態の改善につながることを期待する。

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