💫 Prof. Andrzej Materka i dr inż. Jakub Jurek właśnie opublikowali artykuł p.t. "Using Deep Learning and B-Splines to Model Blood Vessel Lumen from 3D Images". Oto co sami Autorzy mówią o swojej pracy:
⚕ Wierne modelowanie kształtu naczyń krwionośnych na podstawie obrazów 3D jest kluczowe dla diagnozy, leczenia i monitorowania chorób naczyniowych. Nasza metoda, w przeciwieństwie do innych podejść, które zakładają okrągły lub eliptyczny przekrój naczynia, wykorzystuje parametryczne funkcje B-sklejane w połączeniu z równaniami systemu obrazowania, aby dokładnie odtworzyć położenie silnie zakrzywionych granic światła naczyń.
⚕ Unikamy segmentacji obrazu, która zmniejszałaby dokładność modelu w efekcie dyskretyzacji. Pokazujemy, że parametry modelu można wiarygodnie zidentyfikować za pomocą sieci neuronowej, która szacuje ich wartości wiele razy szybciej niż referencyjny algorytm dopasowywania metodą najmniejszych kwadratów (LS). Omawiamy dwa przykładowe zastosowania, w modelowaniu kompleksów tętniczo-żylnych zobrazowanych techniką rezonansu magnetycznego (MRI) oraz tętnic wieńcowych uwidocznionych na angiogramach tomografii komputerowej (CTA).
⚕ Poza zastosowaniami w diagnostyce medycznej, symulacji przepływu krwi i projektowaniu protez naczyniowych, metoda może służyć do automatycznego dodawania adnotacji do obrazów klinicznych w zbiorach danych potrzebnych do uczenia algorytmów sztucznej inteligencji.
✒ Dane publikacji:
Materka Andrzej, Jurek Jakub. 2024. "Using Deep Learning and B-Splines to Model Blood Vessel Lumen from 3D Images" Sensors 24, no. 3: 846. https://doi.org/10.3390/s24030846