論文の概要: A Deep Learning Model for Coronary Artery Segmentation and Quantitative Stenosis Detection in Angiographic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00492v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 07:17:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:16.086994
• Title: A Deep Learning Model for Coronary Artery Segmentation and Quantitative Stenosis Detection in Angiographic Images
• Title（参考訳）: 冠動脈解離の深層学習モデルと血管造影画像の定量的狭窄検出
• Authors: Baixiang Huang, Yu Luo, Guangyu Wei, Songyan He, Yushuang Shao, Xueying Zeng,
• Abstract要約: 血管造影画像における冠状動脈の自動分画のための新しい深層学習法を提案する。 このモデルは、MedSAMとVM-UNetアーキテクチャを組み合わせて高性能な結果を得る。 狭窄検出アルゴリズムは真正率(TPR)が0.5867、正の予測値(PPV)が0.5911に達した。
• 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 a leading cause of cardiovascular-related mortality, and accurate stenosis detection is crucial for effective clinical decision-making. Coronary angiography remains the gold standard for diagnosing CAD, but manual analysis of angiograms is prone to errors and subjectivity. This study aims to develop a deep learning-based approach for the automatic segmentation of coronary arteries from angiographic images and the quantitative detection of stenosis, thereby improving the accuracy and efficiency of CAD diagnosis. We propose a novel deep learning-based method for the automatic segmentation of coronary arteries in angiographic images, coupled with a dynamic cohort method for stenosis detection. The segmentation model combines the MedSAM and VM-UNet architectures to achieve high-performance results. After segmentation, the vascular centerline is extracted, vessel diameter is computed, and the degree of stenosis is measured with high precision, enabling accurate identification of arterial stenosis. On the mixed dataset (including the ARCADE, DCA1, and GH datasets), the model achieved an average IoU of 0.6308, with sensitivity and specificity of 0.9772 and 0.9903, respectively. On the ARCADE dataset, the average IoU was 0.6303, with sensitivity of 0.9832 and specificity of 0.9933. Additionally, the stenosis detection algorithm achieved a true positive rate (TPR) of 0.5867 and a positive predictive value (PPV) of 0.5911, demonstrating the effectiveness of our model in analyzing coronary angiography images. SAM-VMNet offers a promising tool for the automated segmentation and detection of coronary artery stenosis. The model's high accuracy and robustness provide significant clinical value for the early diagnosis and treatment planning of CAD. The code and examples are available at https://github.com/qimingfan10/SAM-VMNet.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈疾患 (CAD) は心血管疾患の死因であり, 正確な狭窄検出が臨床診断に重要である。 冠動脈造影はCADの診断における金の基準であり続けているが,手動による血管造影検査は誤診や主観性に起因している。 本研究の目的は,血管造影画像から冠状動脈を自動区分けし,狭窄を定量的に検出し,CAD診断の精度と効率を向上させるための深層学習ベースのアプローチを開発することである。 血管造影画像における冠状動脈の自動分画のための新しい深層学習法と,狭窄検出のための動的コホート法を提案する。 セグメンテーションモデルは、MedSAMとVM-UNetアーキテクチャを組み合わせて高性能な結果を得る。 分節後,血管中心線を抽出し,血管径を算出し,狭窄度を高精度に測定し,動脈狭窄の正確な同定を可能にする。 混合データセット(ARCADE、DCA1、GHデータセットを含む)では、平均IoUは0.6308であり、感度と特異度はそれぞれ0.9772と0.9903である。 ARCADEデータセットでは、平均IoUは0.6303であり、感度は0.9832、特異性は0.9933である。 さらに, 狭窄検出アルゴリズムは真の陽性率(TPR)0.5867, 正の予測値(PPV)0.5911を達成し, 冠動脈造影画像解析における本モデルの有効性を示した。 SAM-VMNetは、冠動脈狭窄の自動分節と検出のための有望なツールを提供する。 このモデルの精度と堅牢性はCADの早期診断と治療計画に重要な臨床的価値をもたらす。 コードとサンプルはhttps://github.com/qimingfan10/SAM-VMNetで公開されている。

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