導讀 在心血管創(chuàng)新和應用的新出版物中;清華大學尹曉蕾, 梁冬雪, 王路, 邱靜, 楊志云, 董建增, 馬兆元;中國北京首都醫(yī)科??大學和中國鄭州
在心血管創(chuàng)新和應用的新出版物中;清華大學尹曉蕾, 梁冬雪, 王路, 邱靜, 楊志云, 董建增, 馬兆元;中國北京首都醫(yī)科??大學和中國鄭州大學第一附屬醫(yī)院基于深度學習分析冠狀動脈造影視頻插值方法以降低X射線曝光頻率。
心臟冠狀動脈造影是在介入心臟手術期間協(xié)助醫(yī)生的一項主要技術。在 X 射線照射下,醫(yī)生通過導管注射造影劑,實時確定冠狀動脈的狀態(tài)。然而,為了獲得更準確的冠狀動脈狀態(tài),醫(yī)生需要增加 X 射線照射的頻率和強度,這將不可避免地增加對患者和外科醫(yī)生造成傷害的可能性。在這里報道的工作中,作者使用先進的深度學習算法找到了一種冠狀動脈造影視頻的幀插值方法,該方法通過降低冠狀動脈造影視頻的幀率來降低 X 射線曝光的頻率,從而減少 X 射線-對醫(yī)生造成傷害。
作者建立了一個新的冠狀動脈造影圖像組數(shù)據(jù)集,其中包含從 31 個視頻中提取的 95,039 組圖像。每組包括三幅連續(xù)圖像,用于訓練視頻插值網(wǎng)絡模型,并將六種流行的幀插值方法應用于數(shù)據(jù)集,以確認視頻幀插值技術可以降低視頻幀率并減少醫(yī)生對X射線的暴露.
標簽: 冠狀動脈
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