2025 conference-paper

From Contrast to Non-Contrast: Enhancing Cardiac Segmentation in Non-Contrast CT Scans

Muhammad Fahad, Øyvind Nordbø, Ali Shariq Imran, Faouzi Alaya Cheikh, Mohib Ullah

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Le résumé fourni par la source

Contrast-Enhanced Computed Tomography (CECT) is extensively utilized in cardiac imaging due to its superior anatomical detail, enabling accurate segmentation of cardiac structures. However, the use of contrast agents poses risks for patients with pre-existing medical conditions such as allergies. Non-Contrast Computed Tomography (NCCT) offers a safer alternative but presents significant challenges in segmentation, particularly for small and low-contrast structures such as the left ventricle, due to inherently lower image quality and complex three-dimensional anatomical variability. To address these limitations, this study proposes an enhanced 3D U-Net architecture integrated with dual attention mechanisms, specifically Convolutional Block Attention Modules (CBAM), designed to improve feature representation and enhance segmentation accuracy of fine-grained cardiac structures in NCCT images. Benchmark results demonstrate improved NCCT segmentation performance, indicating reduced dependency on contrast agents and enhancing the clinical viability of non-contrast cardiac imaging.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: From Contrast to Non-Contrast: Enhancing Cardiac Segmentation in Non-Contrast CT Scans
Date Crossref: 13/10/2025
Éditeur: IEEE
Type: proceedings-article

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