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digital subtraction angiography
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新的混合Transformer-CNN模型增强了冠状动脉分割
研究人员开发了HTC-SGA Former,这是一种新颖的混合Transformer-CNN网络,用于数字减影血管造影(DSA)图像中的冠状动脉的精确分割。该框架通过集成用于局部形态的CNN编码器和用于全局上下文的Transformer解码器,解决了细小血管、低对比度和类别不平衡等挑战。该模型集成了专门的注意力机制和边界加权损失函数,以改善弱小血管的恢复和血管边界的细化。实验表明,HTC-SGA Former的参数量显著小于现有方法,…
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新AI框架从稀疏DSA图像重建三维血管
研究人员开发了一种新颖的神经渲染优化框架,用于从稀疏视角的动态数字减影血管造影(DSA)图像重建三维血管结构。该方法称为血管概率引导衰减学习,旨在减少当前商用DSA系统相关的显著辐射暴露,这些系统通常需要数百个扫描视角。该方法将DSA成像建模为静态和动态衰减场的加权组合,利用血管概率场来引导静态背景和动态造影剂流的分离,从而提高重建质量。该框架通过最小化合成图像与真实DSA图像之间的差异进行训练,并采用渐进式训练和时间一致性损失策略来…