Fugu-MT 論文翻訳(概要): GAPNet: Granularity Attention Network with Anatomy-Prior-Constraint for Carotid Artery Segmentation

論文の概要: GAPNet: Granularity Attention Network with Anatomy-Prior-Constraint for Carotid Artery Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19485v1
Date: Thu, 27 Jun 2024 18:58:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 18:41:35.462703
Title: GAPNet: Granularity Attention Network with Anatomy-Prior-Constraint for Carotid Artery Segmentation
Title（参考訳）: GAPNet:頸動脈分節に対する解剖学的制約付き顆粒度注意ネットワーク
Authors: Lin Zhang, Chenggang Lu, Xin-yang Shi, Caifeng Shan, Jiong Zhang, Da Chen, Laurent D. Cohen,
Abstract要約: 動脈硬化症は慢性進行性疾患であり、主に動脈壁に影響する。頸部の複雑な解剖は、頸動脈と周囲の構造を区別する上での課題である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.591297265119533
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Atherosclerosis is a chronic, progressive disease that primarily affects the arterial walls. It is one of the major causes of cardiovascular disease. Magnetic Resonance (MR) black-blood vessel wall imaging (BB-VWI) offers crucial insights into vascular disease diagnosis by clearly visualizing vascular structures. However, the complex anatomy of the neck poses challenges in distinguishing the carotid artery (CA) from surrounding structures, especially with changes like atherosclerosis. In order to address these issues, we propose GAPNet, which is a consisting of a novel geometric prior deduced from.
Abstract（参考訳）: 動脈硬化症は慢性進行性疾患であり、主に動脈壁に影響する。心臓血管疾患の主要な原因の1つである。 Magnetic Resonance (MR) Black-blood vessel wall imaging (BB-VWI) は血管疾患の診断において重要な知見である。しかし、頸部の複雑な解剖は、特に動脈硬化のような変化を伴う周囲の組織と頸動脈(CA)を区別する上で困難である。これらの問題に対処するため,我々は新しい幾何学的先行推定法であるGAPNetを提案する。

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