Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Detection of first generation agent bubbles in the B-mode echocardiographic images using difference of gaussians / Maciej Szewczuk, Danuta Sorysz, Adam PIÓRKOWSKI // Zeszyty Naukowe (Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki) ; ISSN  1896-396X . — 2026 — no. 33, s. 7–28. — Bibliogr. s. 26–28, Abstr.

Autorzy (3)

Słowa kluczowe

difference of gaussianspatent foramen ovalebubble studyTEEtransesophageal echocardiographyPFOmicrobubble detectionDoG

Dane bibliometryczne

ID BaDAP169302
Data dodania do BaDAP2026-07-31
Tekst źródłowyURL
DOI10.26348/znwwsi.33.7
Rok publikacji2026
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaZeszyty Naukowe (Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki)

Abstract

Bubble study is a diagnostic procedure that utilizes first-generation con- trast microbubbles to assess the severity of Patent Foramen Ovale, primar- ily through Transesophageal Echocardiography. The key clinical interest for the physician is the quantity of microbubbles passing through the PFO from the right to the left atrium. This work evaluates the feasibility of ap- plying an algorithm based on Difference of Gaussian kernel filtering for the detection and analysis of microbubble counts within the atrial cham- bers. The proposed multi-stage pipeline achieves a promising detection efficiency with a Dice coefficient up to 0.90. The article describes the algorithm optimization process and its application in simulated clinical conditions to perform an analysis based on a study recording, aimed at supporting the physician and streamlining the diagnostic process.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
#137392Data dodania: 5.11.2021
Segmentation of a first generation agent bubbles in the B-mode echocardiographic images / Joanna Sorysz, Danuta Sorysz, Adam PIÓRKOWSKI // W: Innovations and developments of technologies in medicine, biology and healthcare : proceedings of the IEEE EMBS International Student Conference (ISC) : [Zabrze, December 11–12, 2020] / ed. Natalia Piaseczna, Magdalena Gorczowska, Agnieszka Łach. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2022. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1360). — ISBN: 978-3-030-88975-3; e-ISBN: 978-3-030-88976-0. — S. 127–135. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2021-10-28