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かなりの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、私たちは、人間参加型フィードバックを備えた継続的な閉ループで動作する AI 駆動ビュー ガイダンス システムを提案します。これは、専門知識を必要とせずにユーザーが ICE イメージングをナビゲートできるように設計されています。
具体的には、私たちの方法は、空間座標系における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および方向ベクトルをモデル化します。
このガイドでは、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に ICE カテーテルを操作する方法をユーザーに説明します。
閉ループ構成で動作することにより、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、実際の臨床データを使用したシミュレーションベースのパフォーマンス評価を通じて実証され、6,532 のテストケースで 89% の成功率を達成しました。
さらに、人間参加型テストによるセミシミュレーション実験により、連続的でありながら個別的なガイダンスの実現可能性が検証されました。
これらの結果は、提案された方法が 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 realtime, 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, especially among less experienced operators. To address this challenge, we propose an AIdriven view guidance system that operates in a continuous closed-loop with human-in-the-loop feedback, designed to assist users in navigating ICE imaging without requiring specialized knowledge. Specifically, our method models the relative position and orientation vectors between arbitrary views and clinically defined ICE views in a spatial coordinate system. It guides users on how to manipulate the ICE catheter to transition from the current view to the desired view over time. By operating in a closedloop 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 performance evaluation using real clinical data, achieving an 89% success rate with 6,532 test cases. Additionally, a semi-simulation experiment with human-in-the-loop testing validated the feasibility of continuous yet discrete guidance. These results underscore the potential of the proposed method to enhance the accuracy and efficiency of ICE imaging procedures.

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