論文の概要: LWT-ARTERY-LABEL: A Lightweight Framework for Automated Coronary Artery Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06874v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 08:03:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.59108
• Title: LWT-ARTERY-LABEL: A Lightweight Framework for Automated Coronary Artery Identification
• Title（参考訳）: LWT-ARTERY-LABEL:自動冠動脈同定のための軽量フレームワーク
• Authors: Shisheng Zhang, Ramtin Gharleghi, Sonit Singh, Daniel Moses, Dona Adikari, Arcot Sowmya, Susann Beier,
• Abstract要約: 本稿では, 解剖学的知識を規則に基づくトポロジー制約と統合し, 効率的な冠状動脈ラベリングを実現するための軽量な手法を提案する。 提案手法は, 冠状動脈自動ラベルリングの代替として, ベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.329025189487048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronary artery disease (CAD) remains the leading cause of death globally, with computed tomography coronary angiography (CTCA) serving as a key diagnostic tool. However, coronary arterial analysis using CTCA, such as identifying artery-specific features from computational modelling, is labour-intensive and time-consuming. Automated anatomical labelling of coronary arteries offers a potential solution, yet the inherent anatomical variability of coronary trees presents a significant challenge. Traditional knowledge-based labelling methods fall short in leveraging data-driven insights, while recent deep-learning approaches often demand substantial computational resources and overlook critical clinical knowledge. To address these limitations, we propose a lightweight method that integrates anatomical knowledge with rule-based topology constraints for effective coronary artery labelling. Our approach achieves state-of-the-art performance on benchmark datasets, providing a promising alternative for automated coronary artery labelling.
• Abstract（参考訳）: 冠状動脈疾患 (CAD) は, 冠状動脈造影 (CTCA) が重要な診断ツールとして機能し, 世界的死因となっている。 しかし,CTCAを用いた冠状動脈解析では,動脈特異的な特徴を計算モデルから同定するなど,労働集約的かつ時間を要する。 冠状動脈の解剖学的自動ラベルリングは潜在的な解決法であるが, 冠状動脈の解剖学的変動は重要な課題である。 従来の知識に基づくラベリング手法は、データ駆動の洞察を活用できないが、最近のディープラーニングアプローチは、しばしばかなりの計算資源を必要とし、重要な臨床知識を見落としている。 これらの制約に対処するために, 解剖学的知識を規則に基づくトポロジー制約と統合し, 効果的な冠状動脈ラベリングを実現するための軽量な手法を提案する。 提案手法は, 冠状動脈自動ラベルリングの代替として, ベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。

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