Coronary vessel detection methods for organ-mounted robots.
Coronary vessel detection methods for organ-mounted robots.
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DOI：
10.1002/rcs.2297
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发表时间：
2021-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Riviere CN
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rasmussen ET;Shiao EC;Zourelias L;Halbreiner MS;Passineau MJ;Murali S;Riviere CN
HeartLander是一种拴系机器人步行者，它利用吸力附着在跳动的心脏上。HeartLander可用于心脏药物的微创给药或组织消融。为了安全注射，HeartLander必须避开冠状血管。使用定制的心脏体模记录多普勒超声信号，并用于对不同的冠状动脉血管特性进行分类。分类由两种机器学习算法，支持向量机和深度卷积神经网络执行。这些算法随后在动物试验中得到验证。在体模试验中，识别湍流上方血管的准确度达到92%以上，在动物试验中达到98%以上。通过使用两种机器学习算法，HeartLander已经显示出识别湍流上方近端不同尺寸血管的能力。这些结果表明，在使用HeartLander进行心脏介入治疗期间，使用多普勒超声识别和避开冠状动脉血管是可行的。
HeartLander is a tethered robot walker that utilizes suction to adhere to the beating heart. HeartLander can be used for minimally invasive administration of cardiac medications or ablation of tissue. In order to administer injections safely, HeartLander must avoid coronary vasculature. Doppler ultrasound signals were recorded using a custom-made cardiac phantom and used to classify different coronary vessel properties. The classification was performed by two machine learning algorithms, the support vector machines, and a deep convolutional neural network. These algorithms were then validated in animal trials. Accuracy of identifying vessels above turbulent flow reached greater than 92% in phantom trials, and greater than 98% in animal trials. Through the use of two machine learning algorithms, HeartLander has shown the ability to identify different sized vasculature proximally above turbulent flow. These results indicate that it is feasible to use Doppler ultrasound to identify and avoid coronary vasculature during cardiac interventions using HeartLander.
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影响因子：
3.8
作者：
Armoundas, AA;Feldman, AB;Cohen, RJ
通讯作者：
Cohen, RJ
影响因子：
24
作者：
Aarnoudse, Wilbert;van't Veer, Marcel;van de Vosse, Frans
通讯作者：
van de Vosse, Frans
DOI：
10.1161/circimaging.112.973560
发表时间：
2012-07
期刊：
Circulation. Cardiovascular imaging
影响因子：
--
作者：
Kawel N;Turkbey EB;Carr JJ;Eng J;Gomes AS;Hundley WG;Johnson C;Masri SC;Prince MR;van der Geest RJ;Lima JA;Bluemke DA
通讯作者：
Bluemke DA
影响因子：
1.3
作者：
Gómez, Fabian Alejandro;Ballesteros, Luis Ernesto
通讯作者：
Ballesteros, Luis Ernesto
影响因子：
37.8
作者：
GANZ, W;TAMURA, K;SWAN, HJC
通讯作者：
SWAN, HJC