AI-driven View Guidance System in Intra-cardiac Echocardiography Imaging

要約

心臓内心エコー検査 (ICE) は、電気生理学 (EP) および構造的心疾患 (SHD) の介入に使用される重要な画像モダリティであり、心臓内からリアルタイムの高解像度ビューを提供します。
ICE カテーテルの利点にもかかわらず、ICE カテーテルを効果的に操作するには高度な専門知識が必要であり、特に経験の浅いオペレーターの場合、一貫性のない結果につながる可能性があります。
この課題に対処するために、専門知識を必要とせずにユーザーが ICE イメージングを操作できるように設計された、人間参加型フィードバックを備えた AI 駆動の閉ループ ビュー ガイダンス システムを提案します。
私たちの方法は、空間座標系で任意のビューと臨床的に定義された ICE ビューの間の相対的な位置と向きのベクトルをモデル化し、時間の経過とともに現在のビューから目的のビューに移行するための ICE カテーテルの操作方法をユーザーにガイドします。
閉ループ構成で動作するこのシステムは、必要なカテーテル操作を継続的に予測して更新し、既存の臨床ワークフローへのシームレスな統合を保証します。
提案されたシステムの有効性はシミュレーションベースの評価を通じて実証され、6532 テスト データセットで 89% の成功率を達成し、ICE イメージング手順の精度と効率を向上させる可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Intra-cardiac Echocardiography (ICE) is a crucial imaging modality used in electrophysiology (EP) and structural heart disease (SHD) interventions, providing real-time, high-resolution views from within the heart. Despite its advantages, effective manipulation of the ICE catheter requires significant expertise, which can lead to inconsistent outcomes, particularly among less experienced operators. To address this challenge, we propose an AI-driven closed-loop view guidance system with human-in-the-loop feedback, designed to assist users in navigating ICE imaging without requiring specialized knowledge. Our method models the relative position and orientation vectors between arbitrary views and clinically defined ICE views in a spatial coordinate system, guiding users on how to manipulate the ICE catheter to transition from the current view to the desired view over time. Operating in a closed-loop configuration, the system continuously predicts and updates the necessary catheter manipulations, ensuring seamless integration into existing clinical workflows. The effectiveness of the proposed system is demonstrated through a simulation-based evaluation, achieving an 89% success rate with the 6532 test dataset, highlighting its potential to improve the accuracy and efficiency of ICE imaging procedures.

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