論文の概要: Deep Learning-based Quality Assessment of Clinical Protocol Adherence in Fetal Ultrasound Dating Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06406v1
• Date: Mon, 17 Jan 2022 13:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 13:28:20.603462
• Title: Deep Learning-based Quality Assessment of Clinical Protocol Adherence in Fetal Ultrasound Dating Scans
• Title（参考訳）: 深層学習による胎児超音波検査における臨床プロトコルの適合性の評価
• Authors: Sevim Cengiz and Mohammad Yaqub
• Abstract要約: 本研究では,臨床評価基準を7つ検証し,CRLビューの品質評価のためのAIベースの手法を提案する。 提案手法は, 評価基準の過半数に対して, 専門家と比較して高い精度が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: To assess fetal health during pregnancy, doctors use the gestational age (GA) calculation based on the Crown Rump Length (CRL) measurement in order to check for fetal size and growth trajectory. However, GA estimation based on CRL, requires proper positioning of calipers on the fetal crown and rump view, which is not always an easy plane to find, especially for an inexperienced sonographer. Finding a slightly oblique view from the true CRL view could lead to a different CRL value and therefore incorrect estimation of GA. This study presents an AI-based method for a quality assessment of the CRL view by verifying 7 clinical scoring criteria that are used to verify the correctness of the acquired plane. We show how our proposed solution achieves high accuracy on the majority of the scoring criteria when compared to an expert. We also show that if such scoring system is used, it helps identify poorly acquired images accurately and hence may help sonographers acquire better images which could potentially lead to a better assessment of conditions such as Intrauterine Growth Restriction (IUGR).
• Abstract（参考訳）: 妊娠中の胎児の健康を評価するために、医師は胎児の大きさと成長軌跡を確認するために、クラウンランプ長さ(CRL)測定に基づく妊娠年齢(GA)計算を使用する。 しかし、crlに基づくga推定では、胎児のクラウンとランプビュー上のカリパーの適切な位置決めが必要であり、これは必ずしも見つけるのが容易ではない。 真の CRL ビューからわずかに斜めのビューを見つけると、異なる CRL 値となり、したがって誤って GA を推定する。 本研究では、取得した平面の正当性を検証するために用いられる臨床評価基準を7つ検証することにより、CRLビューの品質評価のためのAIベースの手法を提案する。 提案手法は, 評価基準の大部分において, 専門家と比較して高い精度が得られることを示す。 また,このようなスコアリングシステムを用いると,取得不足の画像を正確に識別できるため,超音波撮影者が良好な画像を得るのに役立ち,子宮内発育制限(iugr)などの条件の評価が向上する可能性が示唆された。

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