Development of the DSA Method for Coronary Angiography Using Deep Learning Techniques

Author:

Yamamoto Megumi1,Okura Yasuhiko1

Affiliation:

1. Department of Clinical Radiology, Faculty of Health Science, Hiroshima International University

Publisher

Japanese Society of Radiological Technology

Subject

General Medicine

Reference16 articles.

1. 1) 厚生労働省.人口動態統計年報 主要統計表(最新データ,年次推移),第7表死因順位(第5位まで)別にみた死亡数・死亡率(人口10万対)の年次推移.https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth7.html(参照2020.6.30).

2. 2) Modic MT, Weinstein MA, Chilcote WA, et al. Digital subtraction angiography of the intracranial vascular system: comparative study in 55 patients. AJR Am J Roentgenol 1982; 138(2): 299–306.

3. 3) Liu B, Zhang B, Wan C, et al. A non-rigid registration method for cerebral DSA images based on forward and inverse stretching-avoiding bilinear interpolation. Biomed Mater Eng 2014; 24(1): 1149–1155.

4. 4) 宮下充浩,畑中裕司,小郷原一智,他.畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底画像における毛細血管瘤の自動検出.MED IMAG TECH 2018; 36(4): 189–195.

5. 5) 廣嶋恭一,西野順二,小高知宏,他.頭勁部DSA画像における局所移動量を用いたレジストレーション法.電子情報通信会論誌2018; 82(3): 566–570.

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