A Review of Modern Approaches for Coronary Angiography Imaging Analysis

要約

冠状動脈性心疾患 (CHD) は、現代世界の主要な死因です。
CHD の診断と治療のための最新の分析ツールの開発は、科学界から大きな注目を集めています。
セグメンテーション ネットワークや検出器などのディープ ラーニング ベースのアルゴリズムは、患者の血管造影図をタイムリーに分析することにより、医療専門家を支援する上で重要な役割を果たします。
この論文では、CHD の診断と治療における「ゴールド スタンダード」と考えられている X 線冠動脈造影 (XCA) に焦点を当てています。
まず、公開されている XCA 画像のデータセットについて説明します。
次に、画像前処理の古典的および最新の技術について概説します。
さらに、一般的なフレーム選択手法について説明します。これは、入力品質とモデル パフォーマンスの重要な要素です。
次の 2 つの章では、最新の血管セグメンテーションと狭窄検出ネットワークについて説明し、最後に、現在の最先端技術の未解決の問題と現在の制限について説明します。

要約(オリジナル)

Coronary Heart Disease (CHD) is a leading cause of death in the modern world. The development of modern analytical tools for diagnostics and treatment of CHD is receiving substantial attention from the scientific community. Deep learning-based algorithms, such as segmentation networks and detectors, play an important role in assisting medical professionals by providing timely analysis of a patient’s angiograms. This paper focuses on X-Ray Coronary Angiography (XCA), which is considered to be a ‘gold standard’ in the diagnosis and treatment of CHD. First, we describe publicly available datasets of XCA images. Then, classical and modern techniques of image preprocessing are reviewed. In addition, common frame selection techniques are discussed, which are an important factor of input quality and thus model performance. In the following two chapters we discuss modern vessel segmentation and stenosis detection networks and, finally, open problems and current limitations of the current state-of-the-art.

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