論文の概要: Fully Automated 2D and 3D Convolutional Neural Networks Pipeline for Video Segmentation and Myocardial Infarction Detection in Echocardiography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14734v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 21:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:14:54.015720
• Title: Fully Automated 2D and 3D Convolutional Neural Networks Pipeline for Video Segmentation and Myocardial Infarction Detection in Echocardiography
• Title（参考訳）: 完全自動2次元および3次元畳み込みニューラルネットワークパイプラインによる心エコー図におけるビデオセグメンテーションと心筋梗塞検出
• Authors: Oumaima Hamila, Sheela Ramanna, Christopher J. Henry, Serkan Kiranyaz, Ridha Hamila, Rashid Mazhar, Tahir Hamid
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく,革新的なリアルタイムエンドツーエンドフルオートマチックモデルを提案する。 A4C(Apical 4-chamber)ビューからLVチャンバーをセグメント化してデータ前処理を行う2次元CNNと、セグメント化された心エコー図がMIの兆候を示すかどうかを検出するバイナリ分類を行う3次元CNNからなるパイプラインとして実装しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.378083964709321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiac imaging known as echocardiography is a non-invasive tool utilized to produce data including images and videos, which cardiologists use to diagnose cardiac abnormalities in general and myocardial infarction (MI) in particular. Echocardiography machines can deliver abundant amounts of data that need to be quickly analyzed by cardiologists to help them make a diagnosis and treat cardiac conditions. However, the acquired data quality varies depending on the acquisition conditions and the patient's responsiveness to the setup instructions. These constraints are challenging to doctors especially when patients are facing MI and their lives are at stake. In this paper, we propose an innovative real-time end-to-end fully automated model based on convolutional neural networks (CNN) to detect MI depending on regional wall motion abnormalities (RWMA) of the left ventricle (LV) from videos produced by echocardiography. Our model is implemented as a pipeline consisting of a 2D CNN that performs data preprocessing by segmenting the LV chamber from the apical four-chamber (A4C) view, followed by a 3D CNN that performs a binary classification to detect if the segmented echocardiography shows signs of MI. We trained both CNNs on a dataset composed of 165 echocardiography videos each acquired from a distinct patient. The 2D CNN achieved an accuracy of 97.18% on data segmentation while the 3D CNN achieved 90.9% of accuracy, 100% of precision and 95% of recall on MI detection. Our results demonstrate that creating a fully automated system for MI detection is feasible and propitious.
• Abstract（参考訳）: 心エコー法は、心疾患、特に心筋梗塞(MI)の診断に心臓科医が使用する画像やビデオなどのデータを生成するのに使用される非侵襲的なツールである。 心エコー計は、心疾患の診断や治療のために、心臓科医が迅速に分析する必要がある大量のデータを提供することができる。 しかし、取得したデータ品質は、取得条件や患者の設定指示に対する応答性によって異なる。 これらの制約は、特に患者がmiに直面し、命が危険にさらされている場合、医師にとって困難である。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に基づく,心エコー法による映像から左室壁運動異常(rwma)によるmiの検出を行うための,革新的なリアルタイムエンドツーエンド完全自動モデルを提案する。 本モデルは,apical four-chamber (a4c) ビューからlv chamberを分割してデータ前処理を行う2d cnnと,分割された心エコー図がmiの徴候を示すかどうかを検出するバイナリ分類を行う3d cnnとからなるパイプラインとして実装されている。 異なる患者から取得した165本の心エコービデオからなるデータセットを用いて,両CNNを訓練した。 2D CNNはデータのセグメンテーションで97.18%の精度を達成し、3D CNNは90.9%の精度、100%の精度、95%のMI検出でリコールを達成した。 この結果から,MI検出のための完全自動システムの構築は可能であり,有効であることが示された。

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