論文の概要: Early Detection of Myocardial Infarction in Low-Quality Echocardiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02281v2
- Date: Mon, 15 Mar 2021 10:01:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 22:16:23.106559
- Title: Early Detection of Myocardial Infarction in Low-Quality Echocardiography
- Title（参考訳）: 低品質心エコー図による心筋梗塞の早期診断
- Authors: Aysen Degerli, Morteza Zabihi, Serkan Kiranyaz, Tahir Hamid, Rashid
Mazhar, Ridha Hamila, and Moncef Gabbouj
- Abstract要約: 心筋梗塞 (MI) は、毎年324万人が苦しんでいる、世界中で致命的な健康上の問題である。
本稿では,低品質心エコー図におけるMI早期検出のための3段階的アプローチを提案する。
本研究の主な貢献は、低品質心エコー図によるLV壁の高精度セグメンテーション、無注LV壁の地下構造形成のための擬似ラベリングアプローチ、MI検出のための最初の公開心エコーデータセット(HMC-QU)*である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.70352553163199
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Myocardial infarction (MI), or commonly known as heart attack, is a
life-threatening health problem worldwide from which 32.4 million people suffer
each year. Early diagnosis and treatment of MI are crucial to prevent further
heart tissue damages or death. The earliest and most reliable sign of ischemia
is regional wall motion abnormality (RWMA) of the affected part of the
ventricular muscle. Echocardiography can easily, inexpensively, and
non-invasively exhibit the RWMA. In this article, we introduce a three-phase
approach for early MI detection in low-quality echocardiography: 1)
segmentation of the entire left ventricle (LV) wall using a state-of-the-art
deep learning model, 2) analysis of the segmented LV wall by feature
engineering, and 3) early MI detection. The main contributions of this study
are highly accurate segmentation of the LV wall from low-quality
echocardiography, pseudo labeling approach for ground-truth formation of the
unannotated LV wall, and the first public echocardiographic dataset (HMC-QU)*
for MI detection. Furthermore, the outputs of the proposed approach can
significantly help cardiologists for a better assessment of the LV wall
characteristics. The proposed approach has achieved 95.72% sensitivity and
99.58% specificity for the LV wall segmentation, and 85.97% sensitivity, 74.03%
specificity, and 86.85% precision for MI detection on the HMC-QU dataset. *The
benchmark HMC-QU dataset is publicly shared at the repository
https://www.kaggle.com/aysendegerli/hmcqu-dataset
- Abstract（参考訳）: 心筋梗塞(英: myocardial infarction、略称:MI)は、毎年324万人が苦しんでいる健康上の問題である。
MIの早期診断と治療は、さらなる心臓組織の損傷や死亡を防ぐために不可欠である。
虚血の最も早期かつ最も確実な兆候は、心室筋の損傷部位の局所壁運動異常(RWMA)である。
心エコー図はrwmaを簡便に、安価に、非侵襲的に呈示することができる。
本稿では,低品質心エコー図における早期MI検出のための3段階的アプローチを紹介する。
1)最先端深層学習モデルを用いた左室壁全体(LV)のセグメンテーション
2)機能工学によるセグメント状LV壁の解析,及び
3) 早期mi検出。
本研究の主な貢献は、低品質心エコー図によるLV壁の高精度セグメンテーション、無注LV壁の地下構造形成のための擬似ラベリングアプローチ、MI検出のための最初の公開心エコーデータセット(HMC-QU)*である。
さらに, 提案手法の出力は, 心臓科医のlv壁特性の評価を著しく向上させる。
提案手法は、LV壁セグメンテーションの感度95.72%、特異99.58%、感度85.97%、特異74.03%、HMC-QUデータセットでのMI検出の精度86.85%を達成した。
※ベンチマークHMC-QUデータセットはリポジトリhttps://www.kaggle.com/aysendegerli/hmcqu-datasetで公開されています。
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