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Los investigadores analizan los métodos video de la interpolación de la angiografía coronaria para reducir frecuencia de la exposición de la radiografía

En una nueva publicación de innovaciones y de usos cardiovasculares; Xiao-leus Yin, Dong-xue Liang, Lu Wang, Jing Qiu, Zhi-YUN Yang, Jian-zeng Dong y Zhao-yuan mA de la universidad de Tsinghua, Pekín, China; La universidad médica de capital, Pekín, China y el primer hospital afiliado de la universidad de Zhengzhou, Zhengzhou, China analizan los métodos video de la interpolación de la angiografía coronaria para reducir la frecuencia de la exposición de la radiografía basada en profundamente el aprendizaje.

La angiografía coronaria cardiaca es una técnica importante que ayuda a médicos durante cirugía de corazón interventional. Bajo irradiación de la radiografía, el médico inyecta un agente del contraste a través de un catéter y determina el estado de las arterias coronarias en tiempo real.

Sin embargo, para obtener un estado más exacto de las arterias coronarias, los médicos necesitan aumentar la frecuencia y la intensidad de la exposición de la radiografía, que aumentará inevitable el potencial para el daño al paciente y al cirujano.

En el trabajo denunciado aquí, el uso de los autores avance algoritmos profundamente de aprendizaje para encontrar un método de interpolación del marco para los vídeos coronarios de la angiografía que reduce la frecuencia de la exposición de la radiografía reduciendo la velocidad de fotogramas del vídeo coronario de la angiografía, de tal modo reduciendo daño X-Ray-inducido a los médicos.

Los autores establecieron un nuevo grupo de datos coronario del grupo de la imagen de la angiografía que contenía 95.039 grupos de imágenes extraídas a partir de 31 vídeos. Cada grupo incluye tres imágenes consecutivas, que se utilizan para entrenar al modelo de red video de la interpolación y se aplican seis métodos populares de la interpolación del marco al grupo de datos para confirmar que la tecnología de la interpolación del marco video puede reducir la velocidad de fotogramas video y reducir la exposición de médicos a las radiografías.

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.