导读 在心血管创新和应用的新出版物中;清华大学尹晓蕾, 梁冬雪, 王路, 邱静, 杨志云, 董建增, 马兆元;中国北京首都医科大学和中国郑州
在心血管创新和应用的新出版物中;清华大学尹晓蕾, 梁冬雪, 王路, 邱静, 杨志云, 董建增, 马兆元;中国北京首都医科大学和中国郑州大学第一附属医院基于深度学习分析冠状动脉造影视频插值方法以降低X射线曝光频率。
心脏冠状动脉造影是在介入心脏手术期间协助医生的一项主要技术。在 X 射线照射下，医生通过导管注射造影剂，实时确定冠状动脉的状态。然而，为了获得更准确的冠状动脉状态，医生需要增加 X 射线照射的频率和强度，这将不可避免地增加对患者和外科医生造成伤害的可能性。在这里报道的工作中，作者使用先进的深度学习算法找到了一种冠状动脉造影视频的帧插值方法，该方法通过降低冠状动脉造影视频的帧率来降低 X 射线曝光的频率，从而减少 X 射线-对医生造成伤害。
作者建立了一个新的冠状动脉造影图像组数据集，其中包含从 31 个视频中提取的 95,039 组图像。每组包括三幅连续图像，用于训练视频插值网络模型，并将六种流行的帧插值方法应用于数据集，以确认视频帧插值技术可以降低视频帧率并减少医生对X射线的暴露.
标签： 冠状动脉
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