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Os pesquisadores analisam os métodos video da interpolação da angiografia coronária para reduzir a freqüência da exposição do raio X

Em uma publicação nova das inovações e das aplicações cardiovasculares; Xiao-leus Yin, Dong-xue Liang, Lu Wang, Jing Qiu, Zhi-YUN Yang, dong de Jian-zeng e Zhao-yuan miliampère da universidade de Tsinghua, Pequim, China; A universidade médica de capital, o Pequim, China e o primeiro hospital afiliado da universidade de Zhengzhou, Zhengzhou, China analisam os métodos video da interpolação da angiografia coronária para reduzir a freqüência da exposição do raio X baseada na aprendizagem profundamente.

A angiografia coronária cardíaca é uma técnica principal que ajude a médicos durante a cirurgia cardíaca interventional. Sob a irradiação do raio X, o médico injecta um agente do contraste através de um cateter e determina o estado de artérias coronárias no tempo real.

Contudo, para obter um estado mais exacto das artérias coronárias, os médicos precisam de aumentar a freqüência e a intensidade da exposição do raio X, que aumentará inevitàvel o potencial para o dano ao paciente e ao cirurgião.

No trabalho relatado aqui, o uso dos autores avançou algoritmos profundamente de aprendizagem para encontrar um método da interpolação do quadro para vídeos coronários da angiografia que reduz a freqüência da exposição do raio X reduzindo a taxa de quadro do vídeo coronário da angiografia, reduzindo desse modo dano X-raia-induzido aos médicos.

Os autores estabeleceram um conjunto de dados coronário novo do grupo da imagem da angiografia que contem 95.039 grupos de imagens extraídas de 31 vídeos. Cada grupo inclui três imagens consecutivas, que são usadas para treinar o modelo de rede video da interpolação e aplicadas seis métodos populares da interpolação do quadro ao conjunto de dados para confirmar que a tecnologia da interpolação do quadro video pode reduzir a taxa de quadro video e reduzir a exposição dos médicos aos raios 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.