論文の概要: SAM-VMNet: Deep Neural Networks For Coronary Angiography Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00492v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 16:45:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:45:16.822254
• Title: SAM-VMNet: Deep Neural Networks For Coronary Angiography Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: SAM-VMNet:冠動脈血管セグメンテーションのためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Xueying Zeng, Baixiang Huang, Yu Luo, Guangyu Wei, Songyan He, Yushuang Shao,
• Abstract要約: 我々は,MedSAMの強力な特徴抽出機能と VM-UNet の線形複雑性の利点を組み合わせた新しいアーキテクチャ SAM-VMNet を提案する。 実験の結果、SAM-VMNetアーキテクチャはCTAイメージセグメンテーションタスクにおいて、98.32%までのセグメンテーション精度と99.33%までの感度で優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6879908098704544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronary artery disease (CAD) is one of the most prevalent diseases in the cardiovascular field and one of the major contributors to death worldwide. Computed Tomography Angiography (CTA) images are regarded as the authoritative standard for the diagnosis of coronary artery disease, and by performing vessel segmentation and stenosis detection on CTA images, physicians are able to diagnose coronary artery disease more accurately. In order to combine the advantages of both the base model and the domain-specific model, and to achieve high-precision and fully-automatic segmentation and detection with a limited number of training samples, we propose a novel architecture, SAM-VMNet, which combines the powerful feature extraction capability of MedSAM with the advantage of the linear complexity of the visual state-space model of VM-UNet, giving it faster inferences than Vision Transformer with faster inference speed and stronger data processing capability, achieving higher segmentation accuracy and stability for CTA images. Experimental results show that the SAM-VMNet architecture performs excellently in the CTA image segmentation task, with a segmentation accuracy of up to 98.32% and a sensitivity of up to 99.33%, which is significantly better than other existing models and has stronger domain adaptability. Comprehensive evaluation of the CTA image segmentation task shows that SAM-VMNet accurately extracts the vascular trunks and capillaries, demonstrating its great potential and wide range of application scenarios for the vascular segmentation task, and also laying a solid foundation for further stenosis detection.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈疾患 (CAD) は心臓血管領域でもっとも多い疾患の1つである。 CTA画像は冠動脈疾患の診断の基準として信頼性が高く,CTA画像の血管分画および狭窄検出を行うことで,より正確に冠動脈疾患を診断することができる。 ベースモデルとドメイン固有モデルの両方の利点を組み合わせ,高精度かつ完全自動セグメンテーションと検出を限られたトレーニングサンプルで実現するために,VM-UNetの視覚的状態空間モデルの線形複雑さを活かしたMedSAMの強力な特徴抽出機能を組み合わせた新しいアーキテクチャSAM-VMNetを提案し,高速な推論速度とより強力なデータ処理能力を備えた視覚変換器よりも高速な推論を実現し,CTA画像のセグメンテーション精度と安定性を実現する。 実験の結果、SAM-VMNetアーキテクチャは、CTAイメージセグメンテーションタスクにおいて、98.32%のセグメンテーション精度と99.33%の感度で優れた性能を示し、これは既存のモデルよりも大幅に優れ、ドメイン適応性が強い。 CTA画像セグメンテーションタスクの総合的な評価は,SAM-VMNetが血管幹と毛細血管を正確に抽出し,血管セグメンテーションタスクに対する大きな可能性と幅広い応用シナリオを示し,さらに狭窄検出のための確かな基盤を築き上げたことを示している。

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