論文の概要: Searching Collaborative Agents for Multi-plane Localization in 3D Ultrasound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15273v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 07:23:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 15:00:33.307491
• Title: Searching Collaborative Agents for Multi-plane Localization in 3D Ultrasound
• Title（参考訳）: 3次元超音波による多面定位のための協調エージェントの探索
• Authors: Yuhao Huang, Xin Yang, Rui Li, Jikuan Qian, Xiaoqiong Huang, Wenlong Shi, Haoran Dou, Chaoyu Chen, Yuanji Zhang, Huanjia Luo, Alejandro Frangi, Yi Xiong, Dong Ni
• Abstract要約: 3D超音波(US)はその豊富な診断情報、可搬性、低コストのために広く用いられている。 米国における標準平面(SP)のローカライゼーションは,効率の向上とユーザ依存の低減だけでなく,米国における3D解釈の促進にも寄与する。 本稿では,複数の子宮SPを同時に3D USにローカライズするマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.97366727654676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D ultrasound (US) is widely used due to its rich diagnostic information, portability and low cost. Automated standard plane (SP) localization in US volume not only improves efficiency and reduces user-dependence, but also boosts 3D US interpretation. In this study, we propose a novel Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) framework to localize multiple uterine SPs in 3D US simultaneously. Our contribution is two-fold. First, we equip the MARL with a one-shot neural architecture search (NAS) module to obtain the optimal agent for each plane. Specifically, Gradient-based search using Differentiable Architecture Sampler (GDAS) is employed to accelerate and stabilize the training process. Second, we propose a novel collaborative strategy to strengthen agents' communication. Our strategy uses recurrent neural network (RNN) to learn the spatial relationship among SPs effectively. Extensively validated on a large dataset, our approach achieves the accuracy of 7.05 degree/2.21mm, 8.62 degree/2.36mm and 5.93 degree/0.89mm for the mid-sagittal, transverse and coronal plane localization, respectively. The proposed MARL framework can significantly increase the plane localization accuracy and reduce the computational cost and model size.
• Abstract（参考訳）: 3d超音波(us)は、診断情報、可搬性、低コストで広く使われている。 米国におけるSP(Automated Standard plane)のローカライゼーションは,効率の向上とユーザ依存の低減だけでなく,米国における3D解釈の促進にも寄与する。 本研究では,複数の子宮SPを同時に3D USにローカライズするMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)フレームワークを提案する。 私たちの貢献は2倍です。 まず、MARLに1ショットのニューラルアーキテクチャ探索(NAS)モジュールを装備し、各平面に対して最適なエージェントを得る。 具体的には,gda( differentiable architecture sampler)を用いたグラデーションベース探索を用いて,学習プロセスの高速化と安定化を行う。 第2に,エージェントのコミュニケーションを強化する新しい協調戦略を提案する。 我々の戦略は、SP間の空間関係を効果的に学習するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いる。 大規模データセット上で広く検証されたこの手法は,7.05度/2.21mm,8.62度/2.36mm,5.93度/0.89mmの精度を実現している。 提案したMARLフレームワークは,平面定位精度を大幅に向上し,計算コストとモデルサイズを低減できる。

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