End-to-end SYNTAX score prediction: benchmark and methods

要約

SYNTAX スコアは冠状動脈疾患の重症度の尺度として広く使用されており、最適な血行再建のモードを選択する際に重要です。
この論文では、冠状動脈造影から SYNTAX スコアを自動的に推定するという、新しい医療回帰および分類の問題を紹介します。
私たちの研究は 1,844 人の患者の包括的なデータセットを提示しており、スコアが 0 と 0 以外の個人がバランスよく分布していることを特徴としています。
このデータセットには、多視点 X 線ビデオを通じてキャプチャされた、この種では初めての完全な冠動脈造影サンプルが含まれており、冠動脈を複数の視点から観察できるようになります。
さらに、SYNTAX を推定するための新しい、完全に自動のエンドツーエンドの方法を紹介します。
このような難しいタスクに対して、スコア予測では決定係数 R2 0.51 という確かな値を達成しました。

要約(オリジナル)

The SYNTAX score has become a widely used measure of coronary disease severity , crucial in selecting the optimal mode of revascularization. This paper introduces a new medical regression and classification problem – automatically estimating SYNTAX score from coronary angiography. Our study presents a comprehensive dataset of 1,844 patients, featuring a balanced distribution of individuals with zero and non-zero scores. This dataset includes a first-of-its-kind, complete coronary angiography samples captured through a multi-view X-ray video, allowing one to observe coronary arteries from multiple perspectives. Furthermore, we present a novel, fully automatic end-to-end method for estimating the SYNTAX. For such a difficult task, we have achieved a solid coefficient of determination R2 of 0.51 in score predictions.

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