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I ricercatori analizzano i video metodi di interpolazione di angiografia coronaria per diminuire la frequenza dell'esposizione dei raggi x

In una nuova pubblicazione dalle innovazioni e dalle applicazioni cardiovascolari; Xiao-Lei Yin, Dong-xue Liang, LU Wang, Jing Qiu, Zhi-YUN Yang, Jian-zeng Dong e Zhao-yuan mA dall'università Tsinghua, Pechino, Cina; L'università medica capitale, Pechino, la Cina ed il primo ospedale affiliato di università di Zhengzhou, Zhengzhou, Cina analizzano i video metodi di interpolazione di angiografia coronaria per diminuire la frequenza dell'esposizione dei raggi x basata in profondità sull'apprendimento.

L'angiografia coronaria cardiaca è una tecnica importante che assiste i medici durante la cardiochirurgia interventional. Nell'ambito di irradiamento dei raggi x, il medico inietta un agente di contrasto tramite un catetere e determina lo stato delle arterie coronarie in tempo reale.

Tuttavia, per ottenere uno stato più accurato delle arterie coronarie, i medici devono aumentare la frequenza e l'intensità dell'esposizione dei raggi x, che aumenterà inevitabilmente il potenziale per danno sia al paziente che al chirurgo.

Nel lavoro riferito qui, l'uso degli autori ha avanzato gli algoritmi in profondità di apprendimento per trovare un metodo di interpolazione del fotogramma per i video coronari di angiografia che diminuisce la frequenza dell'esposizione dei raggi x diminuendo il frame per secondo del video coronario di angiografia, quindi diminuente dal il danneggiamento indotto da x dei medici.

Gli autori hanno stabilito un nuovo gruppo di dati coronario del gruppo di immagine di angiografia che contiene 95.039 gruppi di immagini estratte da 31 video. Ogni gruppo comprende tre immagini consecutive, che sono usate per preparare il video modello di rete di interpolazione e si applicano sei metodi popolari di interpolazione del fotogramma al gruppo di dati per confermare che la tecnologia di interpolazione del video fotogramma può diminuire il video frame per secondo e ridurre l'esposizione dei medici ai raggi x.

Source:
Journal reference:

Dong-xue, L., (2021) Analysis of Coronary Angiography Video Interpolation Methods to Reduce X-ray Exposure Frequency Based on Deep Learning. Cardiovascular Innovations and Applications. doi.org/10.15212/CVIA.2021.0011.