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In vivo assessment of optimal viewing angles from X-ray coronary angiography

医学 冠状动脉造影 血管造影 树(集合论) 支架 放射科 集合(抽象数据类型) 人工智能 计算机视觉 计算机科学 心脏病学 数学 数学分析 程序设计语言 心肌梗塞
作者
Shengxian Tu,Peiyuan Hao,Gerhard Koning,Xianglong Wei,Xudong Song,Aihua Chen,Johan H. C. Reiber
出处
期刊:Eurointervention [European Association of Percutaneous Cardiovascular Interventions]
卷期号:7 (1): 112-120 被引量:16
标识
DOI:10.4244/eijv7i1a19
摘要

To propose and validate a novel approach to determine the optimal angiographic viewing angles for a selected coronary (target) segment from X-ray coronary angiography, without the need to reconstruct the entire coronary tree in three-dimensions (3D), such that subsequent interventions are carried out from the best view.The approach starts with standard quantitative coronary angiography (QCA) of the target vessel in two angiographic views. Next, the target vessel is reconstructed in 3D, and in a very simple and intuitive manner, the possible overlap of the target vessel and other vessel segments can be assessed, resulting in the best view with minimum foreshortening and overlap. A retrospective study including 67 patients was set up for the validation. The overlap prediction result was compared with the true overlap on the available angiographic views (TEST views). The foreshortening for the views proposed by the new approach software viewing angle (SVA) and the views used during the stent deployment software viewing angle (EVA) were compared. Two experienced interventional cardiologists visually evaluated the success of SVA with respect to EVA. The evaluation results were graded into five values ranging from -2 to 2. The overlap prediction algorithm successfully predicted the overlap condition for all 235 TEST views. EVA was associated with more foreshortening than SVA (8.9% ± 8.2% vs. 1.6% ± 1.5%, p<0.001). The average evaluated point for the success of SVA was 0.94 ± 0.80 (p <0.001), indicating that the evaluators were in favor of the optimal views determined by the proposed approach versus the views used during the actual intervention.The proposed approach is able to accurately and quickly determine the optimal viewing angles for the online support of coronary interventions.
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