Feb, 2024

CADICA: 一种新的侵入性冠状动脉造影术用于冠状动脉疾病检测的数据集

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TL;DR这篇论文报道了一个新的带注释的冠状动脉造影图像数据集 CADICA，给研究界提供了一个全面严谨的冠状动脉造影数据集，可用于临床医生的 CAD 严重性血管造影评估技能培训以及计算机科学家创建辅助诊断系统的基础分类方法验证，为改进 CAD 检测提供了一个起点。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的冠状动脉疾病不同病变程度分类

    通过深度学习方法及不同程度的病变对冠状动脉侵袭性血管造影图像进行二元分类的新的性能分析研究揭示了病变程度对分类性能的影响。

    Feb, 2024

  • 基于深度学习的冠状动脉血运背侧循环检测

    提出了一种基于深度学习的方法用于检测冠状动脉侧支循环 (CCC) 在血管造影图像中的方法，并取得了有希望的结果，可以进一步扩展为基于标志点的 CCC 检测和 CCC 定量化。

    Jan, 2024

  • 使用深度学习和任务特定中心线标注的 CAD-RADS 评分

    这份研究论文用深度学习算法实现了一种快速，可靠，易于实施的冠状动脉 CT 血管造影图标注方法，将冠状动脉树分成患者间一致的部分，并获得了比以前更好的诊断表现

    Feb, 2022

  • 冠状动脉语义标记的多图图匹配

    该研究提出了一种基于多图图匹配算法（MGM）的冠状动脉语义标签方法，通过融合解剖图结构、影像学特征和语义映射，实现了冠状动脉语义标签的准确率为 0.9471，为冠状动脉分析提供了一种新的工具。

    Feb, 2024

  • StenUNet：X 光冠状动脉造影的自动狭窄检测

    提出了一种用于从 X 射线冠状动脉造影图中准确检测狭窄的架构和算法 StenUNet，通过结合机器学习和其他计算机视觉技术，在 ARCADE 挑战中获得第三名，测试数据集上达到了 0.5348 的 F1 得分，比第二名低了 0.0005。

    Oct, 2023

  • 基于深度学习的自动冠状动脉物体检测

    在数字医学时代，医学影像作为一种广泛应用的早期疾病检测技术，在每天产生和储存的电子病历中产生大量的影像。在这篇论文中，我们利用目标检测方法对 X 射线血管造影图像进行分析，精确地确定冠状动脉狭窄的位置，从而实现了对狭窄位置的自动实时检测，帮助医护人员进行重要而敏感的决策过程。

    Dec, 2023

  • 应用一维卷积神经网络进行冠状动脉疾病分类

    冠状动脉疾病诊断的一维卷积神经网络（1D-CNN）通过提高检测准确性和减少网络复杂性的潜力来解决早期诊断对人类死亡率的重要影响问题。通过解释心电图（ECG）信号中复杂模式的能力，无需依赖特征提取技术，这项研究超越了传统诊断方法。我们研究了样本长度对模型性能的影响，并进行了相关实验，包括降低网络层数。使用的 ECG 数据来自 PhysioNet 数据库，分别是 MIMIC III 和 Fantasia 数据集，采样频率分别为 125 Hz 和 250 Hz。在样本长度为 250 时，获得了对未知数据最高的准确性。这些初步发现展示了使用 ECG 信号进行冠状动脉疾病诊断的 1D-CNN 的潜力，并强调了样本大小在实现高准确性方面的作用。

    May, 2024

  • 基于不确定性量化的冠状动脉语义标签的超级关联图匹配

    冠状动脉语义标记的心脏血管图匹配模型通过将两个独立图之间的动脉分支进行匹配，实现了运用部分标记的动脉段对未标记的段进行分类和冠状动脉的语义标记，从而提高了冠状动脉语义标记的准确度，并在实时临床决策中具有高效的预测能力。

    Aug, 2023

  • 冠状动脉疾病早期诊断 AI 框架：边界 SMOTE、自编码器和卷积神经网络集成方法

    通过机器学习算法对冠心病风险进行分类，本研究开发了一种数据平衡和增强方法，提高了诊断准确性，对样本数量较少和数据不平衡的情况特别适用。实验结果显示，本方法的平均预测准确率为 95.36%，高于随机森林、决策树、支持向量机、逻辑回归和人工神经网络。

    Aug, 2023

  • 多轴视觉变换器的冠状动脉 CT 血管造影 CAD-RADS 评分：一个临床启发的深度学习流程

    本研究提出了一种快速、准确的冠状动脉疾病筛查和评估方法，基于深度学习和多轴视觉变压器架构，自动对计算机断层扫描成像进行分类和评分，并不需要人工干预。

    Apr, 2023