Abstract-Olika typer av aterosklerotisk plack och varierande grader av stenos kan leda till olika behandling av patienter med kranskärlssjukdom. Därför är det viktigt att upptäcka och klassificera den typ av kranskärl plack, samt att upptäcka och bestämma graden av kranskärlstenos. Denna studie inkluderar retrospektivt insamlade kliniskt erhållna CT angiografi (CCTA) skanningar av 163 patienter. I dessa, centrumlinjerna av kranskärlen extraherades och användes för att rekonstruera multi-planar reformerade (MPR) bilder för kranskärlen. För att definiera referensstandarden, närvaron och typen av plack i kranskärlen (ingen plack, icke-förkalkad, blandad, förkalkad), samt närvaron och den anatomiska betydelsen av kransstenos (ingen stenos, icke-betydande d.v.s. < 50% luminell förträngning, signifikant d.v.s. ≥ 50% luminell förträngning) kommenterades manuellt i MPR- bilderna genom att identifiera start- och slutpunkterna i det segment av artären som påverkas av plaketten. För att utföra automatisk analys, en multi-task återkommande konvolutionella neurala nätverk tillämpas på koronar artär MPR bilder. Först används ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk för att extrahera funktioner längs kransartären. Därefter, de extraherade funktionerna aggregeras av en återkommande neurala nätverk som utför två samtidiga multiklass klassificering uppgifter. I den första uppgiften, nätverket upptäcker och karakteriserar den typ av kranskärl plack. I den andra uppgiften, nätverket upptäcker och bestämmer den anatomiska betydelsen av kranskärlstenos. Nätverket utbildades och testades med CCTA-bilder på 98 respektive 65 patienter. För detektion och karakterisering av koronar plack uppnådde metoden en noggrannhet på 0,77. För detektion av stenos och bestämning av dess anatomiska signifikans uppnådde metoden en noggrannhet på 0,80. Resultaten visar att automatisk upptäckt och klassificering av kranskärlsplack och stenos är möjliga. Detta kan möjliggöra automatiserad triage av patienter till dem utan koronar plack och de med koronar plack och stenos i behov av ytterligare kardiovaskulär upparbetning.
Det används i den tidigare studien REF, där användarinteraktion behövs för att lokalisera artären genom att kommentera start- och slutpunkterna i kärlet.
A Recurrent CNN for Automatic Detection and Classification of Coronary Artery Plaque and Stenosis in Coronary CT Angiography
{'venue': 'IEEE transactions on medical imaging', 'journal': 'IEEE transactions on medical imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}