YOLO-Angio: An Algorithm for Coronary Anatomy Segmentation

要約

冠動脈血管造影は、世界中で最も一般的な死因である冠動脈疾患の診断のゴールドスタンダードであり続けています。
この処置は年間 200 万回以上行われていますが、疾患と冠状動脈の解剖学的構造の位置を迅速かつ正確に自動測定する方法はほとんどありません。
ここでは、MICCAI 2023 で開催された X 線血管造影画像を使用した自動領域ベースの冠状動脈疾患診断 (ARCADE) チャレンジに対する当社のソリューションを紹介します。動脈セグメンテーション タスクでは、従来のコンピューターによる前処理と特徴選択を組み合わせた 3 段階のアプローチが採用されています。
血管のコントラストを強調するビジョンに続いて、YOLOv8 に基づくアンサンブル モデルを使用して、血管マップを生成することで考えられる血管の候補を提案します。
最終的なセグメンテーションは、グラフベースの並べ替え方法で冠状動脈ツリーを再構築するためのロジックベースのアプローチに基づいています。
ARCADE チャレンジへのエントリーは総合 3 位になりました。
公式評価基準を使用して、検証セットとホールドアウト セットでそれぞれ 0.422 と 0.4289 の F1 スコアを達成しました。

要約(オリジナル)

Coronary angiography remains the gold standard for diagnosis of coronary artery disease, the most common cause of death worldwide. While this procedure is performed more than 2 million times annually, there remain few methods for fast and accurate automated measurement of disease and localization of coronary anatomy. Here, we present our solution to the Automatic Region-based Coronary Artery Disease diagnostics using X-ray angiography images (ARCADE) challenge held at MICCAI 2023. For the artery segmentation task, our three-stage approach combines preprocessing and feature selection by classical computer vision to enhance vessel contrast, followed by an ensemble model based on YOLOv8 to propose possible vessel candidates by generating a vessel map. A final segmentation is based on a logic-based approach to reconstruct the coronary tree in a graph-based sorting method. Our entry to the ARCADE challenge placed 3rd overall. Using the official metric for evaluation, we achieved an F1 score of 0.422 and 0.4289 on the validation and hold-out sets respectively.

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