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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10626v1
• Date: Sat, 22 May 2021 02:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 14:50:42.478594
• 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: Xin Yang, Yuhao Huang, Ruobing Huang, Haoran Dou, Rui Li, Jikuan Qian, Xiaoqiong Huang, Wenlong Shi, Chaoyu Chen, Yuanji Zhang, Haixia Wang, Yi Xiong, Dong Ni
• Abstract要約: 3D超音波は複数の標準平面(SP)を1枚のショットに収めることができる。 3D USにおける手動SPのローカライゼーションは、画像品質が低く、検索スペースが大きく、解剖学的変動が大きいため、難しい。 3DUSで複数のSPを同時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）: 15.573821037925143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 3D ultrasound (US) has become prevalent due to its rich spatial and diagnostic information not contained in 2D US. Moreover, 3D US can contain multiple standard planes (SPs) in one shot. Thus, automatically localizing SPs in 3D US has the potential to improve user-independence and scanning-efficiency. However, manual SP localization in 3D US is challenging because of the low image quality, huge search space and large anatomical variability. In this work, we propose a novel multi-agent reinforcement learning (MARL) framework to simultaneously localize multiple SPs in 3D US. Our contribution is four-fold. First, our proposed method is general and it can accurately localize multiple SPs in different challenging US datasets. Second, we equip the MARL system with a recurrent neural network (RNN) based collaborative module, which can strengthen the communication among agents and learn the spatial relationship among planes effectively. Third, we explore to adopt the neural architecture search (NAS) to automatically design the network architecture of both the agents and the collaborative module. Last, we believe we are the first to realize automatic SP localization in pelvic US volumes, and note that our approach can handle both normal and abnormal uterus cases. Extensively validated on two challenging datasets of the uterus and fetal brain, our proposed method achieves the average localization accuracy of 7.03 degrees/1.59mm and 9.75 degrees/1.19mm. Experimental results show that our light-weight MARL model has higher accuracy than state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 3D超音波(US)は, 2D USに含まれない空間情報や診断情報が豊富であることから普及している。 さらに、3D USは複数の標準平面(SP)を1枚のショットに収めることができる。 したがって、3D USにおけるSPの自動ローカライズは、ユーザ独立性とスキャニング効率を向上させる可能性がある。 しかし、3D USにおける手動SPローカライゼーションは、画像品質が低く、検索スペースが大きく、解剖学的変動が大きいため困難である。 本研究では、3D USで複数のSPを同時にローカライズする新しいマルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを提案する。 私たちの貢献は4倍です。 まず,提案手法は汎用的であり,複数のSPを米国内の異なるデータセットに正確にローカライズすることができる。 次に,エージェント間のコミュニケーションを強化し,平面間の空間関係を効果的に学習するrecurrent neural network(rnn)ベースの協調モジュールをmarlシステムに適用する。 第3に,エージェントと協調モジュールのネットワークアーキテクチャを自動設計するために,ニューラルネットワーク検索(nas)を採用することを検討する。 最後に,我々は骨盤usボリュームにおけるspの自動局在化を初めて実現し,正常例と異常例の両方にアプローチできることに留意した。 提案手法は, 子宮と胎児脳の2つの難解なデータセット上で広く検証され, 平均定位精度は7.03°/1.59mm, 9.75°/1.19mmであった。 実験の結果, 軽量marlモデルは最先端手法よりも精度が高いことがわかった。

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