論文の概要: SFD-Mamba2Net: Strcture-Guided Frequency-Enhanced Dual-Stream Mamba2 Network for Coronary Artery Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08934v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 18:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.110169
• Title: SFD-Mamba2Net: Strcture-Guided Frequency-Enhanced Dual-Stream Mamba2 Network for Coronary Artery Segmentation
• Title（参考訳）: SFD-Mamba2Net:冠動脈セグメンテーションのためのStrcture-Guided Frequency-Enhanced Dual-Stream Mamba2 Network
• Authors: Nan Mu, Ruiqi Song, Zhihui Xu, Jingfeng Jiang, Chen Zhao,
• Abstract要約: 侵襲冠動脈造影(ICA)はCAD診断における金の基準とされている。 ICA画像の特徴は、低コントラスト、高ノイズレベル、複雑で微細な血管構造である。 ICAをベースとした血管分割と狭窄検出に適したエンドツーエンドフレームワークであるSFD-Mamba2Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.610715643574034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Coronary Artery Disease (CAD) is one of the leading causes of death worldwide. Invasive Coronary Angiography (ICA), regarded as the gold standard for CAD diagnosis, necessitates precise vessel segmentation and stenosis detection. However, ICA images are typically characterized by low contrast, high noise levels, and complex, fine-grained vascular structures, which pose significant challenges to the clinical adoption of existing segmentation and detection methods. Objective: This study aims to improve the accuracy of coronary artery segmentation and stenosis detection in ICA images by integrating multi-scale structural priors, state-space-based long-range dependency modeling, and frequency-domain detail enhancement strategies. Methods: We propose SFD-Mamba2Net, an end-to-end framework tailored for ICA-based vascular segmentation and stenosis detection. In the encoder, a Curvature-Aware Structural Enhancement (CASE) module is embedded to leverage multi-scale responses for highlighting slender tubular vascular structures, suppressing background interference, and directing attention toward vascular regions. In the decoder, we introduce a Progressive High-Frequency Perception (PHFP) module that employs multi-level wavelet decomposition to progressively refine high-frequency details while integrating low-frequency global structures. Results and Conclusions: SFD-Mamba2Net consistently outperformed state-of-the-art methods across eight segmentation metrics, and achieved the highest true positive rate and positive predictive value in stenosis detection.
• Abstract（参考訳）: 背景:冠動脈疾患(CAD)は世界中で死因の1つである。 CAD診断における金の基準である侵襲冠動脈造影(ICA)は,正確な血管分割と狭窄検出を必要としている。 しかし、ICA画像は典型的には低コントラスト、高ノイズレベル、複雑で微細な血管構造を特徴とし、既存のセグメンテーションと検出法の臨床的導入に重大な課題を生じさせる。 目的: 本研究は, ICA画像における冠動脈セグメンテーションと狭窄検出の精度を向上させることを目的として, マルチスケール構造前駆体, 状態空間に基づく長距離依存性モデリング, 周波数領域詳細化戦略を統合した。 提案するSFD-Mamba2Netは,ICA-based vascular segmentation と stenosis detection に適したエンドツーエンドフレームワークである。 本発明のエンコーダでは、細い管状血管構造を強調表示し、背景干渉を抑制し、血管領域に注意を向けるためのマルチスケール応答を活用するために、曲率認識構造増強(CASE)モジュールが組み込まれている。 このデコーダでは、マルチレベルウェーブレット分解を利用して、低周波グローバル構造を統合しながら、高周波の詳細を段階的に洗練するプログレッシブ・高周波知覚(PHFP)モジュールを導入する。 結果と結論:SFD-Mamba2Netは8つのセグメンテーション指標で常に最先端の手法を上回り、狭窄検出において最高正の正と正の予測値を達成した。

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