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StenUNet：X 光冠状动脉造影的自动狭窄检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种针对股动脉成形术中 X 射线荧光镜下设备跟踪的深度学习框架，能够更好地检测支架。实验结果表明，该方法比最先进的基于点追踪模型表现更好，并且具有快速推断速度，满足临床需求。
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关键要点
- 提出了一种针对股动脉成形术中 X 射线荧光镜下设备跟踪的深度学习框架。
- 该框架包含三个模块：基于 U-Net 的地标检测、基于 ResNet 的支架提取和特征提取、基于图卷积神经网络的支架跟踪。
- 实验结果表明，该方法在检测方面明显优于最先进的基于点追踪模型。
- 该方法具有快速推断速度，能够满足临床需求。
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