Cardiac CT motion artifact grading via semi-automatic labeling and vessel tracking using synthetic image-augmented training data

人工智能 基本事实 计算机科学 成像体模 计算机视觉 工件(错误) 图像质量 匹配移动 分级(工程) 运动模糊 人工神经网络 模式识别(心理学) 运动(物理) 放射科 医学 图像(数学) 土木工程 工程类
作者
Yongshun Xu,Asif Shahriyar Sushmit,Qing Lyu,Ying Liu,Ximiao Cao,Jonathan S. Maltz,Ge Wang,Hengyong Yu
出处
期刊:Journal of X-ray Science and Technology [IOS Press]
卷期号:30 (3): 433-445 被引量:3
标识
DOI:10.3233/xst-211109
摘要

Cardiac CT provides critical information for the evaluation of cardiovascular diseases. However, involuntary patient motion and physiological movement of the organs during CT scanning cause motion blur in the reconstructed CT images, degrading both cardiac CT image quality and its diagnostic value. In this paper, we propose and demonstrate an effective and efficient method for CT coronary angiography image quality grading via semi-automatic labeling and vessel tracking. These algorithms produce scores that accord with those of expert readers to within 0.85 points on a 5-point scale. We also train a neural network model to perform fully-automatic motion artifact grading. We demonstrate, using XCAT simulation tools to generate realistic phantom CT data, that supplementing clinical data with synthetic data improves the scoring performance of this network. With respect to ground truth scores assigned by expert operators, the mean square error of grading motion of the right coronary artery is reduced by 36% by synthetic data supplementation. This demonstrates that augmentation of clinical training data with realistically synthesized images can potentially reduce the number of clinical studies needed to train the network.

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