論文の概要: Reciprocal Landmark Detection and Tracking with Extremely Few Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11224v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 06:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-01 22:55:12.131586
• Title: Reciprocal Landmark Detection and Tracking with Extremely Few Annotations
• Title（参考訳）: 極端に少ないアノテーションによる相互ランドマークの検出と追跡
• Authors: Jianzhe Lin, Ghazal Sahebzamani, Christina Luong, Fatemeh Taheri Dezaki, Mohammad Jafari, Purang Abolmaesumi, Teresa Tsang
• Abstract要約: 本稿では,心エコーラベルのスパース特性を扱うために,新しいエンドツーエンドの相互検出・追跡モデルを提案する。 このモデルは、心臓のシネシーケンス全体にわたって注釈付きフレームをほとんど使わずにトレーニングされ、ランドマークの一貫した検出と追跡が生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.115679843920958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Localization of anatomical landmarks to perform two-dimensional measurements in echocardiography is part of routine clinical workflow in cardiac disease diagnosis. Automatic localization of those landmarks is highly desirable to improve workflow and reduce interobserver variability. Training a machine learning framework to perform such localization is hindered given the sparse nature of gold standard labels; only few percent of cardiac cine series frames are normally manually labeled for clinical use. In this paper, we propose a new end-to-end reciprocal detection and tracking model that is specifically designed to handle the sparse nature of echocardiography labels. The model is trained using few annotated frames across the entire cardiac cine sequence to generate consistent detection and tracking of landmarks, and an adversarial training for the model is proposed to take advantage of these annotated frames. The superiority of the proposed reciprocal model is demonstrated using a series of experiments.
• Abstract（参考訳）: 心エコー検査における2次元測定を行う解剖学的ランドマークの局在化は、心臓疾患診断における日常的な臨床ワークフローの一部である。 これらのランドマークの自動ローカライズは、ワークフローを改善し、オブザーバ間のばらつきを低減するために非常に望ましい。 このようなローカライズを行うための機械学習フレームワークのトレーニングは、金の標準ラベルのばらばらな性質から妨げられている。 本稿では,心エコーラベルのスパース特性に特化して設計された,新しいエンドツーエンドの相互検出・追跡モデルを提案する。 このモデルでは, 心筋シネ列全体にわたって少数のアノテートフレームを用いて, ランドマークの検出と追跡を一貫したものにし, それらのアノテートフレームを活用すべく, 敵対的トレーニングが提案されている。 提案する相反モデルの優越性は,一連の実験により実証された。

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