論文の概要: CAS-GAN for Contrast-free Angiography Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08490v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 03:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 23:34:54.103229
• Title: CAS-GAN for Contrast-free Angiography Synthesis
• Title（参考訳）: コントラストフリー血管造影のためのCAS-GAN
• Authors: De-Xing Huang, Xiao-Hu Zhou, Mei-Jiang Gui, Xiao-Liang Xie, Shi-Qi Liu, Shuang-Yi Wang, Hao Li, Tian-Yu Xiang, Zeng-Guang Hou,
• Abstract要約: ヨウ化コントラスト剤は、多くの介入手順で広く利用されるが、患者にかなりの健康リスクをもたらす。 本稿では, 仮想コントラストエージェントとして機能する新しいGANフレームワークであるCAS-GANについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.450328147657531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Iodinated contrast agents are widely utilized in numerous interventional procedures, yet posing substantial health risks to patients. This paper presents CAS-GAN, a novel GAN framework that serves as a ``virtual contrast agent" to synthesize X-ray angiographies via disentanglement representation learning and vessel semantic guidance, thereby reducing the reliance on iodinated agents during interventional procedures. Specifically, our approach disentangles X-ray angiographies into background and vessel components, leveraging medical prior knowledge. A specialized predictor then learns to map the interrelationships between these components. Additionally, a vessel semantic-guided generator and a corresponding loss function are introduced to enhance the visual fidelity of generated images. Experimental results on the XCAD dataset demonstrate the state-of-the-art performance of our CAS-GAN, achieving a FID of 5.94 and a MMD of 0.017. These promising results highlight CAS-GAN's potential for clinical applications.
• Abstract（参考訳）: ヨウ化コントラスト剤は、多くの介入手順で広く利用されるが、患者にかなりの健康リスクをもたらす。 CAS-GANは「仮想コントラスト剤」として機能する新規なGANフレームワークであり, 血管意味指導によるX線アンジオグラフィーを合成し, 介入処理中のヨウ素化剤への依存を低減させる。 具体的には,X線アンギオグラフィーを背景および血管成分に分解し,医学的先行知識を活用する。 特殊予測器は、これらのコンポーネント間の相互関係をマップする。 さらに、生成した画像の視覚的忠実度を高めるために、容器意味誘導ジェネレータとそれに対応する損失関数を導入する。 CAS-GANのFIDは5.94,MDは0.017であった。 これらの有望な結果はCAS-GANの臨床応用の可能性を強調している。

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