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物理学 > 生物物理

arXiv:2507.01867 (physics)
[提交于 2025年7月2日 ]

标题: 一种用于评估血管造影中肺动脉分割性能的体外肺部幻影

标题: An in-silico lung phantom to assess the performance of pulmonary artery segmentation using angiogram

Authors:Sunder Neelakantan, Tanmay Mukherjee, Emilio A. Mendiola, Kyle Myers, Reza Avazmohammadi
摘要: 肺动脉高压(PH)可能导致显著的血管重塑,从而改变肺部血流。 估计每个重塑事件的患者特异性贡献对于优化和个性化临床干预策略是必要的。 计算机模拟已成为一种强大的工具,用于模拟肺部血流动力学,而稳健的计算机模拟的一个主要要求是对肺部血管结构进行准确的表示。 计算机断层扫描(CT)成像可用于分割和重建近端血管。 然而,需要增强对比度的成像,如CT肺动脉造影,以获得肺部血管的全面且高保真的视图。 CT肺动脉造影的临床使用受到对比剂注射相关并发症的限制。 机器学习(ML)方法已出现,能够有效分割和重建肺部血管,而无需增强对比度的成像。 我们开发了一种方法,以创建具有不同模拟对比度水平的计算机模拟肺动脉造影幻影。 结果表明,添加模拟对比度可以实现肺部血管的成功分割。 我们期望这种方法有助于开发和训练基于机器学习的分割框架,并帮助其验证,从而提高在不使用增强对比度成像的情况下分割和重建肺部血管的能力。
摘要: Pulmonary hypertension (PH) can lead to significant vascular remodeling, resulting in altered pulmonary blood flow. Estimating the patient-specific contributions of each remodeling event is necessary to optimize and individualize clinical intervention strategies. In-silico modeling has emerged as a powerful tool to simulate pulmonary hemodynamics, and one of the primary requirements for robust in-silico modeling is an accurate representation of the pulmonary vasculature structure. Computed tomography (CT) imaging can be used to segment and reconstruct the proximal vasculature. However, contrast-enhanced imaging, such as CT pulmonary angiography, is required to obtain a comprehensive and high-fidelity view of the pulmonary vasculature. The clinical use of CT pulmonary angiography is limited by the complications associated with the injection of contrast agents. Machine learning (ML) approaches have emerged to effectively segment and reconstruct the pulmonary vasculature without the need for contrast-enhanced imaging. We have developed a method to create in-silico pulmonary angiogram phantoms with varying simulated contrast levels. The results indicated that adding simulated contrast can allow for successful segmentation of the pulmonary vasculature. We expect this method to assist with developing and training ML-based segmentation frameworks and aid in their validation, thereby improving the capability to segment and reconstruct pulmonary vasculature without using contrast-enhanced imaging.
评论: 4页,4张图,并已被接受为IEEE EMBC 2025会议论文集发表
主题: 生物物理 (physics.bio-ph)
引用方式: arXiv:2507.01867 [physics.bio-ph]
  (或者 arXiv:2507.01867v1 [physics.bio-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.01867
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Sunder Neelakantan [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 2 日 16:34:38 UTC (598 KB)
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