論文の概要: ODySSeI: An Open-Source End-to-End Framework for Automated Detection, Segmentation, and Severity Estimation of Lesions in Invasive Coronary Angiography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20021v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 15:07:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.19711
• Title: ODySSeI: An Open-Source End-to-End Framework for Automated Detection, Segmentation, and Severity Estimation of Lesions in Invasive Coronary Angiography Images
• Title（参考訳）: ODySSeI:侵襲的冠動脈造影画像における病変の自動検出・分節・重症度推定のためのオープンソースエンド・ツー・エンドフレームワーク
• Abstract要約: Invasive Coronary Angiography (ICA) は冠動脈疾患の診断における臨床標準である。 本研究では,ICA画像の自動検出,病変,重症度推定のためのオープンソースフレームワークODySSeIを紹介する。 ODySSeIは、新しいピラミッド拡張スキーム(PAS)を用いて訓練された深層学習に基づく病変検出と病変分割モデルを統合する 我々のLSE技術は,MLDの予測値が,対応する基底真理からpm$2-3ピクセルしか差がないため,精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.05175906366438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Invasive Coronary Angiography (ICA) is the clinical gold standard for the assessment of coronary artery disease. However, its interpretation remains subjective and prone to intra- and inter-operator variability. In this work, we introduce ODySSeI: an Open-source end-to-end framework for automated Detection, Segmentation, and Severity estimation of lesions in ICA images. ODySSeI integrates deep learning-based lesion detection and lesion segmentation models trained using a novel Pyramidal Augmentation Scheme (PAS) to enhance robustness and real-time performance across diverse patient cohorts (2149 patients from Europe, North America, and Asia). Furthermore, we propose a quantitative coronary angiography-free Lesion Severity Estimation (LSE) technique that directly computes the Minimum Lumen Diameter (MLD) and diameter stenosis from the predicted lesion geometry. Extensive evaluation on both in-distribution and out-of-distribution clinical datasets demonstrates ODySSeI's strong generalizability. Our PAS yields large performance gains in highly complex tasks as compared to relatively simpler ones, notably, a 2.5-fold increase in lesion detection performance versus a 1-3\% increase in lesion segmentation performance over their respective baselines. Our LSE technique achieves high accuracy, with predicted MLD values differing by only $\pm$ 2-3 pixels from the corresponding ground truths. On average, ODySSeI processes a raw ICA image within only a few seconds on a CPU and in a fraction of a second on a GPU and is available as a plug-and-play web interface at swisscardia.epfl.ch. Overall, this work establishes ODySSeI as a comprehensive and open-source framework which supports automated, reproducible, and scalable ICA analysis for real-time clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: Invasive Coronary Angiography (ICA) は冠動脈疾患の診断における臨床標準である。 しかし、その解釈は主観的であり、操作内および操作間変動の傾向が強い。 本稿では,ICA画像中の病変の自動検出,セグメンテーション,重症度推定のためのオープンソースのエンドツーエンドフレームワークODySSeIを紹介する。 ODySSeIは、新しいピラミッド拡張スキーム(PAS)を用いて訓練された深層学習に基づく病変検出と病変分割モデルを統合し、多様な患者コホート(ヨーロッパ、北アメリカ、アジアから2149人の患者)の堅牢性とリアルタイムのパフォーマンスを向上させる。 さらに, 病変の予測から, 最小腔径 (MLD) と径狭窄を直接計算する定量的冠動脈造影自由病変度推定法 (LSE) を提案する。 分布内および分布外臨床データセットの広範囲な評価は、ODySSeIの強い一般化性を示す。 PASは比較的単純で, 病変検出性能は2.5倍, 病変分割性能は1～3倍に向上した。 我々のLSE技術は高い精度を実現し、予測MDD値は対応する基底真理からわずか$\pm$2-3ピクセルの差しか持たない。 平均して、ODySSeIは生のICA画像をCPU上でわずか数秒で、GPU上では1秒で処理し、swisscardia.epfl.chでプラグイン・アンド・プレイのWebインターフェースとして利用できる。 この研究は総合的かつオープンソースなフレームワークとしてODySSeIを確立し、リアルタイムな臨床的意思決定のための自動化、再現可能、スケーラブルなICA分析をサポートする。

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