文献

J-GLOBAL ID：201702296274927139   整理番号：17A1098884

単一アームX線血管造影からの多重運動パラメータを自動的に抽出するための新しい構造特徴ベースのアプローチ【Powered by NICT】

A novel structural features-based approach to automatically extract multiple motion parameters from single-arm X-ray angiography

著者 (7件)： Zhang Tianxu (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Huang Zhenghua (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Huang Yining (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Wang Guozhu (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Sun Xiangping (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Sang Nong (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China) ,  Chen Wufan (Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong 510515, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 32  ページ： 29-43  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 定量的医療診断のための医療用X線血管造影画像列からの患者の心に関する動的情報を抽出するために必須である。血管造影シーケンスに含まれる運動を種々の運動信号の混合物,身体の積分翻訳,呼吸運動,心臓インパルス,振戦などであるので,これらの信号の自動分離は,画像情報処理法の有効性に挑戦する。翻訳を含む生理的パラメータを得るために多重運動パラメータ(TFISA MMP)のための最適時間-周波数領域反復分離アルゴリズムを提案した。TFISA MMPアルゴリズムの主な手順は三つの部分を含んでいる。最初に,アルゴリズムは,冠動脈血管造影像からの比較的安定な分岐点のセットを自動的に抽出し,次に自動配列画像におけるこれらの分岐点を追跡し時間と共に変化することがそれらの運動曲線を得た。第二に,多重運動パラメータモデルの誘導と,各成分の初期値は,離散Fourier変換(DFT)に基づいて推定した。さらに,各運動成分の初期値を推定再構成した信号と原信号間のグローバルな平均二乗最小誤差と各周波数成分のための周波数領域における局所平均二乗最小誤差を用いて最適化した。最後に,これらの運動成分を推定最適運動成分であり,二次元(2D)心拍,振戦,呼吸運動,並進運動などを得るためにループ反復を介して原信号と再構成信号間の残留信号を最小化することによって推定した。多くの個人の可視ヒト冠動脈モデルシミュレーション実験と単一アームX線血管造影画像の臨床実験の両方が,正当性,妥当性,及び分離法の臨床適用性を検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 二次元 ,  *多重化 ,  シミュレーション ,  再構成 ,  アルゴリズム ,  心拍 ,  振戦 ,  画像 ,  冠動脈 ,  呼吸運動 ,  適応性 ,  最適化 ,  *血管造影 ,  ヒト ,  周波数領域

著者キーワード (4件)： 単一アームX線血管造影 ,  短時間信号分離 ,  多重運動パラメータモデル ,  DFT補償

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  神経系疾患の治療一般  (GN05010N)

タイトルに関連する用語 (6件)： X線 ,  血管造影 ,  多重 ,  運動 ,  パラメータ ,  構造特徴