論文の概要: A novel framework for fully-automated co-registration of intravascular ultrasound and optical coherence tomography imaging data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05883v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 11:12:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.937974
• Title: A novel framework for fully-automated co-registration of intravascular ultrasound and optical coherence tomography imaging data
• Title（参考訳）: 血管内超音波と光コヒーレンストモグラフィーデータの完全自動共存のための新しい枠組み
• Abstract要約: 血管内超音波(IVUS)と光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像の経時的および周的共存を可能にするディープラーニングフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6347217363196633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aims: To develop a deep-learning (DL) framework that will allow fully automated longitudinal and circumferential co-registration of intravascular ultrasound (IVUS) and optical coherence tomography (OCT) images. Methods and results: Data from 230 patients (714 vessels) with acute coronary syndrome that underwent near-infrared spectroscopy (NIRS)-IVUS and OCT imaging in their non-culprit vessels were included in the present analysis. The lumen borders annotated by expert analysts in 61,655 NIRS-IVUS and 62,334 OCT frames, and the side branches and calcific tissue identified in 10,000 NIRS-IVUS frames and 10,000 OCT frames, were used to train DL solutions for the automated extraction of these features. The trained DL solutions were used to process NIRS-IVUS and OCT images and their output was used by a dynamic time warping algorithm to co-register longitudinally the NIRS-IVUS and OCT images, while the circumferential registration of the IVUS and OCT was optimized through dynamic programming. On a test set of 77 vessels from 22 patients, the DL method showed high concordance with the expert analysts for the longitudinal and circumferential co-registration of the two imaging sets (concordance correlation coefficient >0.99 for the longitudinal and >0.90 for the circumferential co-registration). The Williams Index was 0.96 for longitudinal and 0.97 for circumferential co-registration, indicating a comparable performance to the analysts. The time needed for the DL pipeline to process imaging data from a vessel was <90s. Conclusion: The fully automated, DL-based framework introduced in this study for the co-registration of IVUS and OCT is fast and provides estimations that compare favorably to the expert analysts. These features renders it useful in research in the analysis of large-scale data collected in studies that incorporate multimodality imaging to characterize plaque composition.
• Abstract（参考訳）: Aims: 血管内超音波 (IVUS) と光コヒーレンス断層撮影 (OCT) 画像の完全自動および周方向の共存を可能にするディープラーニング (DL) フレームワークを開発する。 方法と結果: 近赤外分光法(NIRS-IVUS)を施行した急性冠症候群患者230例 (714血管) と非原因血管におけるCT画像検査を行った。 専門家による61,655 NIRS-IVUS と 62,334 の OCT フレームに接し, 側枝と石灰組織は10,000 NIRS-IVUS フレームと10,000 の OCT フレームに同定され, これらの特徴の自動抽出のためのDL ソリューションの訓練に使用された。 トレーニングされたDLソリューションを用いてNIRS-IVUSとOCTの画像を処理し、その出力は動的時間ワープアルゴリズムによってNIRS-IVUSとOCTの画像を縦に登録し、IVUSとOCTの周方向の登録は動的プログラミングによって最適化された。 22症例の77症例を対象に, DL法では, 2つの画像セットの長手および周方向の共存について, 専門家と高い一致を示した(前後方向の相関係数 >0.99, 周方向の共存率 >0.90)。 ウィリアムズ指数は縦比0.96、円周比0.97であり、アナリストに匹敵する性能を示した。 DLパイプラインが船体からの画像データを処理するのに要する時間は<90s。 結論: 本研究で導入された完全自動化DLベースのフレームワークは,IVUS と OCT の同時登録が高速で,専門家のアナリストに好意的に比較できる推定結果を提供する。 これらの特徴は、多モードイメージングを取り入れてプラーク組成を特徴づける研究で収集された大規模なデータの解析において有用である。

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