0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
A Survey on Cardiac MRI Segmentation: From Classical Methods to State-of-the-art Deep Learning
Authors :
Hamed Aghapanah Roudsari
1
Reza Saboori Amleshi
2
Ali Saeeidi Rad
3
Masoud Noroozi
4
1- دانشگاه علوم پزشکی اصفهان
2- بیمارستان شهید رجایی تهران
3- گروه مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی، دانشگاه اصفهان
4- گروه مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی، دانشگاه اصفهان
Keywords :
Cardiac MRI Segmentation،Deep Learning،Hybrid Methods،Machine Learning Methods،Survey
Abstract :
Accurate and timely diagnosis of cardiac pathologies relies heavily on Cardiovascular Magnetic Resonance (CMR) imaging, the gold standard for assessing myocardial structure, function, and tissue characteristics. A critical step in CMR analysis is the segmentation of cardiac chambers—particularly the left ventricle, right ventricle, and myocardium—to derive essential clinical parameters such as ejection fraction, ventricular volumes, and myocardial mass. Manual segmentation, while accurate, is labor-intensive and subject to inter-observer variability, limiting its scalability in clinical practice. This has driven the need for automated, reliable, and reproducible segmentation methods. Classical approaches, including active contours and level sets, struggle with noise and low contrast. In contrast, deep learning models—especially U-Net variants, transformers, and hybrid architectures—have achieved expert-level accuracy, enabling fully automated quantification. However, challenges remain in generalizability across scanners and centers, robustness to artifacts, model interpretability, and integration into clinical workflows. This review addresses these gaps by systematically evaluating state-of-the-art methods, highlighting advances in deep and hybrid models, public benchmarks, and emerging solutions such as explainable AI and federated learning. The study underscores the necessity of this work to bridge the gap between research innovation and real-world clinical deployment, ensuring safe, trustworthy, and scalable AI-powered CMR analysis.
Papers List
List of archived papers
Development of Folic Acid-Conjugated Iron Oxide Nanoparticles Loaded with Doxorubicin via Arc Discharge: A Novel Approach for Synergistic Photothermal-Chemotherapy of Cancer Using Bacterial Cellulose-Polyvinyl Alcohol Hydrogel
Saeid Orangi - Soodabeh Davaran
توسعه سامانه میکرونیدلهای هیدروژلی زیستسازگار فیبروئین ابریشم-صمغ عربی با پایداری و کارایی بهبودیافته در دارورسانی
مینو علی زاده پیرپشته - فتح اله کریم زاده - مهشید خرازیها - حمیدرضا سلیمی جزی
بکارگیری یک استراتژی دیجیتال برای نوآوری های اجتماعی و تجاری
محمد رستمی - سمیه فرهادی
بررسی تأثیر قدرت رقابتی و ریسک ورشکستگی بر اعتبار تجاری شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
فاطمه تسلیمی
A brief review of the applications of stem and mesenchymal cell-derived exosomes for targeted therapy and cancer drug resistance
Laleh Etemad-Ghazani - Zahra Etemadi - Reza Pashaei
مروری بر کاربرد الگوریتمهای یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی در پیشبینی روند بازارهای مالی
سید محمد مشگ فروش - فرزانه کاویانی باغبادرانی
Smart Injectable Hydrogels: From In-Situ Gelation to On-Demand Drug Release in Regenerative Medicine
Leyla Mirzaei - Adnan Alizadeh Naeini - Neda Sadat Miragha Babaei
Super-Resolution Generative Adversarial Network for Photothermal Optical Coherence Tomography Signal Enhancement
Amirhossein Osooli - Mohammadhossein Salimi
بررسی نقش حسابداری مدیریت در بهبود تصمیمگیری استراتژیک
علی اصغر نورمحمدی
بررسی تاثیر مهندسی مالی و مدیریت ریسک بر مدیریت پروژه های ساخت عمرانی
محمد محسنی - جعفر نیکومنش - علی محمدی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2