CAVE：数字减影血管造影中的脑动脉-静脉分割
图像与视频处理
2024-05-02 v4
摘要
脑 X 射线数字减影血管造影（DSA）是一种广泛用于神经血管疾病患者的成像技术，可实现高时空分辨率的血管与血流可视化。DSA 中自动动脉-静脉分割在带有定量生物标志物提取的血管分析中起基础作用，促进了广泛的临床应用。在静态 DSA 帧上广泛采用的 U-Net 常难以将血管与减影伪影解缠。此外，由于忽略 DSA 固有的时间视角，它在有效分离动脉与静脉方面存在不足。为应对这些局限，我们提出同时利用空间血管结构与时态脑血流特征来分割 DSA 中的动脉与静脉。所提出的网络称为 CAVE，使用空间模块编码 2D+时间 DSA 序列，使用时间模块聚合所有特征，并解码为 2D 分割图。在一个大型多中心临床数据集上，CAVE 实现了 0.84（0.04）的血管分割 Dice 系数和 0.79（0.06）的动脉-静脉分割 Dice 系数。CAVE 以显著优势超越传统的基于 Frangi 的 K-means 聚类（P<0.001）和 U-Net（P<0.001），展示了利用时空特征的优势。本研究代表了使用深度学习进行 DSA 自动动脉-静脉分割的首次探索。代码公开于 https://github.com/RuishengSu/CAVE_DSA。
引用
@article{arxiv.2208.02355,
title = {CAVE: Cerebral Artery-Vein Segmentation in Digital Subtraction Angiography},
author = {Ruisheng Su and P. Matthijs van der Sluijs and Yuan Chen and Sandra Cornelissen and Ruben van den Broek and Wim H. van Zwam and Aad van der Lugt and Wiro Niessen and Danny Ruijters and Theo van Walsum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.02355},
year = {2024}
}
备注
Published in Computerized Medical Imaging and Graphics