論文の概要: Integrating Deep Learning in Cardiology: A Comprehensive Review of Atrial Fibrillation, Left Atrial Scar Segmentation, and the Frontiers of State-of-the-Art Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09561v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 11:33:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 13:08:55.942640
- Title: Integrating Deep Learning in Cardiology: A Comprehensive Review of Atrial Fibrillation, Left Atrial Scar Segmentation, and the Frontiers of State-of-the-Art Techniques
- Title（参考訳）: 心臓科における深層学習の統合:心房細動,左心房細動,最先端技術の最前線
- Authors: Malitha Gunawardhana, Anuradha Kulathilaka, Jichao Zhao,
- Abstract要約: 心房細動(英: atrial fibrillation、AFib)は、心臓不整脈である。
LGE-MRIを用いた心房粗動の分節化の最近の進展を概観する。
AFibの処理と管理における正確な傷痕測定の重要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Atrial fibrillation (AFib) is the prominent cardiac arrhythmia in the world. It affects mostly the elderly population, with potential consequences such as stroke and heart failure in the absence of necessary treatments as soon as possible. The importance of atrial scarring in the development and progression of AFib has gained recognition, positioning late gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging (LGE-MRI) as a crucial technique for the non-invasive evaluation of atrial scar tissue. This review delves into the recent progress in segmenting atrial scars using LGE-MRIs, emphasizing the importance of precise scar measurement in the treatment and management of AFib. Initially, it provides a detailed examination of AFib. Subsequently, it explores the application of deep learning in this domain. The review culminates in a discussion of the latest research advancements in atrial scar segmentation using deep learning methods. By offering a thorough analysis of current technologies and their impact on AFib management strategies, this review highlights the integral role of deep learning in enhancing atrial scar segmentation and its implications for future therapeutic approaches.
- Abstract（参考訳）: 心房細動(英: atrial fibrillation、AFib)は、心臓不整脈である。
主に高齢者に影響を及ぼし、脳卒中や心不全など、必要な治療が出来る限り早く行われない可能性がある。
AFibの発達と進展における心房粗動の重要性は認識され、心房粗動組織を非侵襲的に評価するための重要な技術として、後期ガドリニウム強調MRI(LGE-MRI)が用いられるようになった。
LGE-MRIを用いた心房粗動の分節化の最近の進展を振り返り、AFibの治療・管理における正確な傷痕測定の重要性を強調した。
最初は、AFibの詳細な検査を提供する。
その後、この領域におけるディープラーニングの適用について検討する。
本研究の成果は, 深層学習を用いた心房性スカーセグメンテーションにおける最新の研究動向を考察することである。
本総説では, 心房性スカーセグメンテーションの高度化における深層学習の不可欠な役割と, 今後の治療的アプローチへの意義を概説する。
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