Abstrakt. Den exakta och robusta spårningen av katetrar och givare som används vid bildstyrd koronar intervention är avgörande för att förbättra det kliniska arbetsflödet och procedurutfallet. Bildbaserade metoder för att upptäcka och spåra enheter är att föredra på grund av den enkla integrationen i befintlig medicinsk utrustning. I detta dokument presenterar vi en ny beräkningsram för bildbaserad detektering och spårning av enheter som tillämpas på samregistrering av angiografi och intravaskulärt ultraljud (IVUS), två metoder som vanligen används i interventionell kardiologi. Det föreslagna systemet omfattar inlärningsbaserade upptäckter, modellbaserad spårning och registrering med hjälp av geodesiska avstånd. Systemet får som indata valet av koronar filial under utredning i en referens angiografi bild. Under den efterföljande reullback av IVUS givare, systemet spårar automatiskt positionen för medicintekniska produkter, inklusive IVUS givare och styrkateter tips, under fluoroskopi avbildning. Lokaliseringen av IVUS givare och styrkateter tips används för att kontinuerligt associera ett IVUS avbildningsplan till den fartygsgren som är under utredning. Vi validerade systemet på en uppsättning av 65 kliniska fall, med hög noggrannhet (medelfel mindre än 1,5 mm) och robusthet (98,46% framgång). Såvitt vi vet är detta det första rapporterade systemet som automatiskt kan etablera en robust överensstämmelse mellan angiografin och IVUS-bilderna, vilket ger klinikerna en heltäckande bild av krönikorna.
REF använder bildbaserad detektion och spårning för samregistrering med angiografi och intravaskulära ultraljudsbilder.
Image-Based Device Tracking for the Co-registration of Angiography and Intravascular Ultrasound
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}